論文の概要: Unleashing the Power of Prompt-driven Nucleus Instance Segmentation

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2311.15939v2
• Date: Thu, 14 Dec 2023 07:54:44 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2023-12-16 03:32:34.101326
• Title: Unleashing the Power of Prompt-driven Nucleus Instance Segmentation
• Title（参考訳）: Prompt-driven Nucleus Instance Segmentation のパワーを解放する
• Authors: Zhongyi Shui and Yunlong Zhang and Kai Yao and Chenglu Zhu and Yuxuan Sun and Lin Yang
• Abstract要約: 画像中の核インスタンスのセグメンテーションは、幅広い臨床応用に不可欠である。 本稿では、ポイントプロンプトとSAMによる自動核インスタンス分割のための新しいプロンプト駆動フレームワークを提案する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 14.300054437631749
• License: http://creativecommons.org/licenses/by-nc-sa/4.0/
• Abstract: Nuclear instance segmentation in histology images is crucial for a broad spectrum of clinical applications. Current prevailing nuclear instance segmentation algorithms rely on regression of nuclei contours, distance maps, watershed markers or a proxy nuclear representation of star-convex polygons. Consequently, these methods necessitate sophisticated post-processing operations to distinguish nuclei instances, which are commonly acknowledged to be error-prone and parameter-sensitive. Recently, the segment anything model (SAM) has earned attracted huge attention within the domain of medical image segmentation due to its impressive generalization ability and promptable property. Nevertheless, its potential on nuclear instance segmentation remains largely underexplored. In this paper, we present a novel prompt-driven framework that consists of a point prompter and a SAM for automatic nuclei instance segmentation. Specifically, the prompter learns to generate a unique point prompt for each nucleus while the SAM is fine tuned to output the corresponding mask of the cued nucleus. Furthermore, we propose to add adjacent nuclei as negative prompts to promote the model's ability to recognize overlapping nuclei. Without bells and whistles, our proposed method sets a new state-of-the-art performance on three challenging benchmarks. Our code is available at \url{https://github.com/windygoo/PromptNucSeg}.
• Abstract（参考訳）: 組織像における核インスタンスのセグメンテーションは、幅広い臨床応用に不可欠である。 現在の一般的な核インスタンスセグメンテーションアルゴリズムは、核輪郭の回帰、距離マップ、流域マーカー、あるいは恒星凸多角形のプロキシ核表現に依存する。 したがって、これらの方法は、エラーになりやすくパラメータに敏感であると一般に認識される核インスタンスを区別するために、洗練された後処理操作を必要とする。 近年,segment anything model (sam) が医用画像セグメンテーションの分野で注目されている。 それでも、核インスタンスのセグメンテーションに対するその可能性はほとんど未調査のままである。 本稿では,ポイントプロンプトと自動核インスタンスセグメンテーションのためのSAMから構成される新しいプロンプト駆動フレームワークを提案する。 具体的には、SAMが微調整されてキュード核の対応するマスクが出力される間、プロンプトは各核に対してユニークな点プロンプトを生成することを学習する。 さらに, 隣接核を負のプロンプトとして付加し, 重なり合う核を認識する能力を促進することを提案する。 提案手法では,3つの難解なベンチマークで最先端のパフォーマンスを新たに設定する。 私たちのコードは \url{https://github.com/windygoo/PromptNucSeg} で利用可能です。

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