論文の概要: I-MedSAM: Implicit Medical Image Segmentation with Segment Anything
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2311.17081v2
- Date: Wed, 3 Jul 2024 09:23:57 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2024-07-04 20:23:32.707746
- Title: I-MedSAM: Implicit Medical Image Segmentation with Segment Anything
- Title（参考訳）: I-MedSAM: セグメンテーションによる医用画像セグメンテーション
- Authors: Xiaobao Wei, Jiajun Cao, Yizhu Jin, Ming Lu, Guangyu Wang, Shanghang Zhang,
- Abstract要約: 提案するI-MedSAMは、連続表現とSAMの両方の利点を利用して、クロスドメイン能力と正確な境界線を求める。
トレーニング可能なパラメータが1.6Mしかない提案手法は、離散的および暗黙的を含む既存の手法よりも優れている。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 24.04558900909617
- License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
- Abstract: With the development of Deep Neural Networks (DNNs), many efforts have been made to handle medical image segmentation. Traditional methods such as nnUNet train specific segmentation models on the individual datasets. Plenty of recent methods have been proposed to adapt the foundational Segment Anything Model (SAM) to medical image segmentation. However, they still focus on discrete representations to generate pixel-wise predictions, which are spatially inflexible and scale poorly to higher resolution. In contrast, implicit methods learn continuous representations for segmentation, which is crucial for medical image segmentation. In this paper, we propose I-MedSAM, which leverages the benefits of both continuous representations and SAM, to obtain better cross-domain ability and accurate boundary delineation. Since medical image segmentation needs to predict detailed segmentation boundaries, we designed a novel adapter to enhance the SAM features with high-frequency information during Parameter-Efficient Fine-Tuning (PEFT). To convert the SAM features and coordinates into continuous segmentation output, we utilize Implicit Neural Representation (INR) to learn an implicit segmentation decoder. We also propose an uncertainty-guided sampling strategy for efficient learning of INR. Extensive evaluations on 2D medical image segmentation tasks have shown that our proposed method with only 1.6M trainable parameters outperforms existing methods including discrete and implicit methods. The code will be available at: https://github.com/ucwxb/I-MedSAM.
- Abstract（参考訳）: ディープニューラルネットワーク(DNN)の開発により、医療画像のセグメンテーションに多くの取り組みがなされている。
nnUNetのような従来の手法では、個々のデータセット上で特定のセグメンテーションモデルをトレーニングしている。
基礎的なセグメンテーションモデル(SAM)を医用画像セグメンテーションに適用する手法が,近年提案されている。
しかし、彼らは依然として、空間的に非フレキシブルで高解像度ではスケールの悪いピクセルワイズ予測を生成するために、離散表現に焦点を当てている。
対照的に、暗黙的手法は、医用画像のセグメンテーションに欠かせないセグメンテーションの連続的な表現を学習する。
本稿では,連続表現とSAMの両方の利点を利用するI-MedSAMを提案する。
医用画像のセグメンテーションは,詳細なセグメンテーション境界を予測する必要があるため,パラメータ・エフェクト・ファイン・チューニング(PEFT)において,SAM特徴を高周波数情報で拡張する新しいアダプタを設計した。
Inlicit Neural Representation (INR) を用いて暗黙のセグメンテーションデコーダを学習する。
また、INRの効率的な学習のための不確実性誘導サンプリング戦略を提案する。
2次元医用画像セグメンテーションタスクの大規模評価により, トレーニング可能なパラメータが1.6Mに留まる提案手法は, 離散的, 暗黙的手法を含む既存の手法よりも優れていることが示された。
コードは、https://github.com/ucwxb/I-MedSAM.comで入手できる。
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