論文の概要: Influence of Prompting Strategies on Segment Anything Model (SAM) for Short-axis Cardiac MRI segmentation

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2312.08932v1
• Date: Thu, 14 Dec 2023 13:40:28 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2023-12-15 22:01:23.749830
• Title: Influence of Prompting Strategies on Segment Anything Model (SAM) for Short-axis Cardiac MRI segmentation
• Title（参考訳）: 短軸心MRI領域分割のためのSegment Anything Model(SAM)に対するプロンプト戦略の影響
• Authors: Josh Stein, Maxime Di Folco, Julia A. Schnabel
• Abstract要約: Segment Anything Model (SAM)は、最近、ファンデーションモデルにおいて重要なブレークスルーとして登場した。 本研究は, SAM基礎モデルを用いて, 心磁気共鳴画像(cMRI)短軸視分割の課題に焦点をあてる。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 2.4828003234992666
• License: http://creativecommons.org/licenses/by-nc-nd/4.0/
• Abstract: The Segment Anything Model (SAM) has recently emerged as a significant breakthrough in foundation models, demonstrating remarkable zero-shot performance in object segmentation tasks. While SAM is designed for generalization, it exhibits limitations in handling specific medical imaging tasks that require fine-structure segmentation or precise boundaries. In this paper, we focus on the task of cardiac magnetic resonance imaging (cMRI) short-axis view segmentation using the SAM foundation model. We conduct a comprehensive investigation of the impact of different prompting strategies (including bounding boxes, positive points, negative points, and their combinations) on segmentation performance. We evaluate on two public datasets using the baseline model and models fine-tuned with varying amounts of annotated data, ranging from a limited number of volumes to a fully annotated dataset. Our findings indicate that prompting strategies significantly influence segmentation performance. Combining positive points with either bounding boxes or negative points shows substantial benefits, but little to no benefit when combined simultaneously. We further observe that fine-tuning SAM with a few annotated volumes improves segmentation performance when properly prompted. Specifically, fine-tuning with bounding boxes has a positive impact, while fine-tuning without bounding boxes leads to worse results compared to baseline.
• Abstract（参考訳）: Segment Anything Model (SAM)は、最近、基礎モデルにおいて重要なブレークスルーとして現れ、オブジェクトセグメンテーションタスクにおいて顕著なゼロショットのパフォーマンスを示している。 SAMは一般化のために設計されているが、微細構造セグメンテーションや正確な境界を必要とする特定の医療画像タスクの処理に制限がある。 本稿では,SAM基礎モデルを用いた心磁気共鳴画像(cMRI)短軸視分割の課題に焦点をあてる。 我々は,セグメント化性能に及ぼす異なるプロンプト戦略(境界ボックス,正点,負点,それらの組合せを含む)の影響を包括的に調査する。 2つの公開データセットをベースラインモデルとモデルを用いて評価し、限られたボリューム数から完全に注釈付きデータセットまで、様々な量の注釈付きデータを微調整した。 以上の結果から,プロンプト戦略がセグメンテーション性能に大きく影響することが示唆された。 正の点とバウンディングボックスまたは負の点を組み合わせることはかなりの利益をもたらすが、同時に結合した場合の利点はほとんどない。 さらに,いくつかの注釈付きボリュームを持つ微調整SAMは,適切な誘導を行うとセグメンテーション性能が向上することを示した。 特に、バウンディングボックスの微調整はポジティブな影響を与えるが、バウンドボックスを使わない微調整はベースラインよりも悪い結果をもたらす。

関連論文リスト

• ASPS: Augmented Segment Anything Model for Polyp Segmentation [77.25557224490075]
  SAM(Segment Anything Model)は、ポリープセグメンテーションに先例のないポテンシャルを導入している。 SAMのTransformerベースの構造は、グローバルおよび低周波情報を優先する。 CFAはトレーニング可能なCNNエンコーダブランチと凍結したViTエンコーダを統合し、ドメイン固有の知識の統合を可能にする。
  論文  参考訳（メタデータ） (2024-06-30T14:55:32Z)
• Few-Shot Learning for Annotation-Efficient Nucleus Instance Segmentation [50.407071700154674]
  少数ショット学習(FSL)の観点から、アノテーション効率の良い核インスタンスセグメンテーションを定式化することを提案する。 我々の研究は、計算病理学の隆盛とともに、多くの完全注釈付きデータセットが一般に公開されていることに動機づけられた。 いくつかの公開データセットに対する大規模な実験は、SGFSISが他のアノテーション効率のよい学習ベースラインより優れていることを示している。
  論文  参考訳（メタデータ） (2024-02-26T03:49:18Z)
• Rotated Multi-Scale Interaction Network for Referring Remote Sensing Image Segmentation [63.15257949821558]
  Referring Remote Sensing Image (RRSIS)は、コンピュータビジョンと自然言語処理を組み合わせた新しい課題である。 従来の参照画像(RIS)アプローチは、空中画像に見られる複雑な空間スケールと向きによって妨げられている。 本稿ではRMSIN(Rotated Multi-Scale Interaction Network)を紹介する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2023-12-19T08:14:14Z)
• SAM-Assisted Remote Sensing Imagery Semantic Segmentation with Object and Boundary Constraints [9.238103649037951]
  本稿では,SAM生成オブジェクト(SGO)とSAM生成境界(SGB)という2つの新しい概念を活用することにより,SAMの生出力を活用するフレームワークを提案する。 本稿では,SGOのコンテンツ特性を考慮し,セマンティックな情報を持たないセグメンテーション領域を活用するために,オブジェクト整合性の概念を導入する。 境界損失は、モデルが対象の境界情報に注意を向けることによって、SGBの特徴的な特徴に重きを置いている。
  論文  参考訳（メタデータ） (2023-12-05T03:33:47Z)
• Evaluation and improvement of Segment Anything Model for interactive histopathology image segmentation [3.677055050765245]
  Segment Anything Model (SAM) は画像セグメンテーションの基礎モデルである。 病理組織学的データを用いて,ゼロショットおよび微調整シナリオにおけるSAMの性能を評価する。 本稿では,SAMのデコーダを改良して,インタラクティブな組織像のセグメンテーションに役立てることを提案する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2023-10-16T15:17:06Z)
• nnSAM: Plug-and-play Segment Anything Model Improves nnUNet Performance [12.169801149021566]
  Segment Anything Model (SAM)は、特定のドメイントレーニングなしで画像セグメンテーションのための汎用ツールとして登場した。 nnUNetのような従来のモデルは推論中に自動セグメンテーションを実行するが、広範なドメイン固有のトレーニングが必要である。 提案するnnSAMは,SAMの頑健な特徴抽出とnnUNetの自動構成を統合し,小さなデータセットのセグメンテーション精度を向上させる。
  論文  参考訳（メタデータ） (2023-09-29T04:26:25Z)
• Segment Anything Model for Medical Image Analysis: an Experimental Study [19.95972201734614]
  Segment Anything Model (SAM) は、ユーザ定義オブジェクトをインタラクティブな方法でセグメント化する基礎モデルである。 SAMの医用画像の分類能力について,各種のモダリティと解剖から,19の医用画像データセットの集合体を用いて評価した。
  論文  参考訳（メタデータ） (2023-04-20T17:50:18Z)
• Segment Anything Model (SAM) for Digital Pathology: Assess Zero-shot Segmentation on Whole Slide Imaging [12.533476185972527]
  画像セグメンテーションの基礎モデルとしてセグメンテーションモデル(SAM)がリリースされた。 スライド画像全体(WSI)における代表セグメンテーションタスクにおけるSAMモデルのゼロショットセグメンテーション性能を評価する。 その結果,0ショットSAMモデルは大きな連結オブジェクトに対して顕著なセグメンテーション性能を実現することが示唆された。
  論文  参考訳（メタデータ） (2023-04-09T04:06:59Z)
• Rethinking Semi-Supervised Medical Image Segmentation: A Variance-Reduction Perspective [51.70661197256033]
  医用画像セグメンテーションのための階層化グループ理論を用いた半教師付きコントラスト学習フレームワークARCOを提案する。 まず、分散還元推定の概念を用いてARCOを構築することを提案し、特定の分散還元技術が画素/ボクセルレベルのセグメンテーションタスクにおいて特に有用であることを示す。 5つの2D/3D医療データセットと3つのセマンティックセグメンテーションデータセットのラベル設定が異なる8つのベンチマークで、我々のアプローチを実験的に検証する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2023-02-03T13:50:25Z)
• Active Pointly-Supervised Instance Segmentation [106.38955769817747]
  アクティブポイント制御型インスタンスセグメンテーション(APIS)という,経済的なアクティブな学習環境を提案する。 APISはボックスレベルのアノテーションから始まり、ボックス内のポイントを反復的にサンプリングし、オブジェクトに落ちているかどうかを問う。 これらの戦略で開発されたモデルは、挑戦的なMS-COCOデータセットに対して一貫したパフォーマンス向上をもたらす。
  論文  参考訳（メタデータ） (2022-07-23T11:25:24Z)
• The Devil is in Classification: A Simple Framework for Long-tail Object Detection and Instance Segmentation [93.17367076148348]
  本稿では,最新のロングテールLVISデータセットを用いて,最先端の2段階のインスタンスセグメンテーションモデルMask R-CNNの性能低下について検討する。 主な原因は、オブジェクト提案の不正確な分類である。 そこで本研究では,2段階のクラスバランスサンプリング手法により,分類ヘッドバイアスをより効果的に緩和する,簡単な校正フレームワークを提案する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2020-07-23T12:49:07Z)

関連論文リストは本サイト内にある論文のタイトル・アブストラクトから自動的に作成しています。

指定された論文の情報です。
本サイトの運営者は本サイト（すべての情報・翻訳含む）の品質を保証せず、本サイト（すべての情報・翻訳含む）を使用して発生したあらゆる結果について一切の責任を負いません。