Fugu-MT 論文翻訳(概要): ZePT: Zero-Shot Pan-Tumor Segmentation via Query-Disentangling and Self-Prompting

論文の概要: ZePT: Zero-Shot Pan-Tumor Segmentation via Query-Disentangling and Self-Prompting

arxiv url: http://arxiv.org/abs/2312.04964v2
Date: Fri, 22 Mar 2024 12:34:13 GMT
ステータス: 処理完了
システム内更新日: 2024-03-25 22:20:33.937672
Title: ZePT: Zero-Shot Pan-Tumor Segmentation via Query-Disentangling and Self-Prompting
Title（参考訳）: ZePT:クエリディペンタングとセルフプロンピングによるゼロショットパンモームセグメンテーション
Authors: Yankai Jiang, Zhongzhen Huang, Rongzhao Zhang, Xiaofan Zhang, Shaoting Zhang,
Abstract要約: 問合せと自己プロンプトに基づく新しいゼロショットパン腫瘍セグメンテーションフレームワーク(ZePT)を提案する。 ZePTはオブジェクトクエリを2つのサブセットに切り離し、2つのステージでトレーニングする。腫瘍セグメンテーションタスクの実験は、ZePTの性能上の優位性を示す。
参考スコア（独自算出の注目度）: 11.087654014615955
License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
Abstract: The long-tailed distribution problem in medical image analysis reflects a high prevalence of common conditions and a low prevalence of rare ones, which poses a significant challenge in developing a unified model capable of identifying rare or novel tumor categories not encountered during training. In this paper, we propose a new zero-shot pan-tumor segmentation framework (ZePT) based on query-disentangling and self-prompting to segment unseen tumor categories beyond the training set. ZePT disentangles the object queries into two subsets and trains them in two stages. Initially, it learns a set of fundamental queries for organ segmentation through an object-aware feature grouping strategy, which gathers organ-level visual features. Subsequently, it refines the other set of advanced queries that focus on the auto-generated visual prompts for unseen tumor segmentation. Moreover, we introduce query-knowledge alignment at the feature level to enhance each query's discriminative representation and generalizability. Extensive experiments on various tumor segmentation tasks demonstrate the performance superiority of ZePT, which surpasses the previous counterparts and evidence the promising ability for zero-shot tumor segmentation in real-world settings.
Abstract（参考訳）: 医用画像解析における長期分布問題は, 一般的な疾患の頻度が高く, 稀な疾患の頻度が低いことを反映している。本稿では,問合せと自己プロンプトに基づくゼロショットパン腫瘍セグメンテーションフレームワーク(ZePT)を提案する。 ZePTはオブジェクトクエリを2つのサブセットに切り離し、2つのステージでトレーニングする。最初は、オルガンレベルの視覚的特徴を収集するオブジェクト認識機能グループ化戦略を通じて、オルガンセグメンテーションのための基本的なクエリセットを学習する。その後、未確認の腫瘍セグメンテーションのための自動生成視覚プロンプトに焦点を当てた、他の高度なクエリセットを洗練する。さらに、各クエリの識別表現と一般化可能性を高めるために、特徴レベルでクエリ-知識アライメントを導入する。種々の腫瘍セグメンテーションタスクに関する広範囲な実験は、ZePTの性能上の優位性を示し、実際の環境でゼロショット腫瘍セグメンテーションの有望な能力を証明している。

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