論文の概要: Segment Anything Model for Medical Image Segmentation: Current
Applications and Future Directions
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2401.03495v1
- Date: Sun, 7 Jan 2024 14:25:42 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2024-01-09 18:38:29.960890
- Title: Segment Anything Model for Medical Image Segmentation: Current
Applications and Future Directions
- Title（参考訳）: 医用画像分割のためのsegment anythingモデルの現状と今後の展開
- Authors: Yichi Zhang, Zhenrong Shen, Rushi Jiao
- Abstract要約: 最近のSAM(Segment Anything Model)の導入は、プロンプト駆動パラダイムのイメージセグメンテーション領域への注目すべき拡張を意味している。
本稿では,SAMの有効性を医療画像分割タスクに拡張するための最近の取り組みについて概観する。
医療画像セグメンテーションにおけるSAMの役割について,今後の研究の道筋を探る。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 8.216028136706948
- License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
- Abstract: Due to the inherent flexibility of prompting, foundation models have emerged
as the predominant force in the fields of natural language processing and
computer vision. The recent introduction of the Segment Anything Model (SAM)
signifies a noteworthy expansion of the prompt-driven paradigm into the domain
of image segmentation, thereby introducing a plethora of previously unexplored
capabilities. However, the viability of its application to medical image
segmentation remains uncertain, given the substantial distinctions between
natural and medical images. In this work, we provide a comprehensive overview
of recent endeavors aimed at extending the efficacy of SAM to medical image
segmentation tasks, encompassing both empirical benchmarking and methodological
adaptations. Additionally, we explore potential avenues for future research
directions in SAM's role within medical image segmentation. While direct
application of SAM to medical image segmentation does not yield satisfactory
performance on multi-modal and multi-target medical datasets so far, numerous
insights gleaned from these efforts serve as valuable guidance for shaping the
trajectory of foundational models in the realm of medical image analysis. To
support ongoing research endeavors, we maintain an active repository that
contains an up-to-date paper list and a succinct summary of open-source
projects at https://github.com/YichiZhang98/SAM4MIS.
- Abstract（参考訳）: プロンプトの固有の柔軟性のために、基礎モデルが自然言語処理とコンピュータビジョンの分野において主要な力として現れてきた。
最近のSAM(Segment Anything Model)の導入は、画像セグメンテーションの領域へのプロンプト駆動パラダイムの注目すべき拡張を意味している。
しかし, 自然画像と医学画像の差が大きいため, 医用画像分割への応用の可否は不透明である。
本研究は,SAMの医療画像分割作業への有効性向上を目的とした最近の取り組みについて,実証的ベンチマークと方法論的適応の両面を包括的に概説する。
さらに,医療画像のセグメンテーションにおけるSAMの役割について,今後の研究の道筋を探る。
SAMの医用画像セグメンテーションへの直接的適用は、これまでのマルチモーダル・マルチターゲット医療データセットに満足な性能をもたらすものではないが、これらの取り組みから得られた多くの知見は、医用画像解析の領域における基礎モデルの軌道を形成するための貴重なガイダンスとなっている。
進行中の研究活動をサポートするため、私たちは、最新のペーパーリストとオープンソースプロジェクトの簡潔な要約を含むアクティブリポジトリをhttps://github.com/YichiZhang98/SAM4MISで維持しています。
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