論文の概要: SemiSAM: Enhancing Semi-Supervised Medical Image Segmentation via SAM-Assisted Consistency Regularization

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2312.06316v2
• Date: Wed, 23 Oct 2024 05:14:19 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2024-10-24 13:52:55.729277
• Title: SemiSAM: Enhancing Semi-Supervised Medical Image Segmentation via SAM-Assisted Consistency Regularization
• Title（参考訳）: SemiSAM:SAM支援一貫性規則化による半監督型医用画像分割の強化
• Authors: Yichi Zhang, Jin Yang, Yuchen Liu, Yuan Cheng, Yuan Qi,
• Abstract要約: 半教師付き手法はラベルのないデータを利用することで性能を向上させることができる。 SemiSAMは、ラベル付き画像が1つまたは数つしか利用できない場合、既存の半教師付きフレームワークのパフォーマンスを大幅に改善する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 23.28335241083164
• License:
• Abstract: Semi-supervised learning has attracted much attention due to its less dependence on acquiring abundant annotations from experts compared to fully supervised methods, which is especially important for medical image segmentation which typically requires intensive pixel/voxel-wise labeling by domain experts. Although semi-supervised methods can improve the performance by utilizing unlabeled data, there are still gaps between fully supervised methods under extremely limited annotation scenarios. In this paper, we propose a simple yet efficient strategy to explore the usage of the Segment Anything Model (SAM) for enhancing semi-supervised medical image segmentation. Concretely, the segmentation model trained with domain knowledge provides information for localization and generating input prompts to the SAM. Then the generated pseudo-labels of SAM are utilized as additional supervision to assist in the learning procedure of the semi-supervised framework. Extensive experiments demonstrate that SemiSAM significantly improves the performance of existing semi-supervised frameworks when only one or a few labeled images are available and shows strong efficiency as a plug-and-play strategy for semi-supervised medical image segmentation.
• Abstract（参考訳）: 半教師付き学習は、完全に教師された手法に比べて、専門家からの豊富なアノテーションの獲得への依存度が低いため、多くの注目を集めている。 半教師付き手法はラベルのないデータを利用することで性能を向上させることができるが、非常に限定的なアノテーションシナリオの下では、完全に教師付き手法の間にはまだギャップがある。 本稿では,Segment Anything Model (SAM) を用いた半教師付き医用画像のセグメンテーション向上のための簡易かつ効率的な手法を提案する。 具体的には、ドメイン知識で訓練されたセグメンテーションモデルは、SAMへのローカライズとインプットプロンプトの生成のための情報を提供する。 そして、生成されたSAMの擬似ラベルを、セミ教師付きフレームワークの学習手順を補助する追加の監督として利用する。 広汎な実験により、SemiSAMは、ラベル付き画像が1つまたは数つしかない場合に既存の半教師付きフレームワークの性能を著しく改善し、半教師付き医用画像セグメンテーションのためのプラグアンドプレイ戦略として高い効率性を示した。

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