論文の概要: TriSAM: Tri-Plane SAM for zero-shot cortical blood vessel segmentation in VEM images
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2401.13961v3
- Date: Tue, 18 Jun 2024 03:53:12 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2024-06-20 04:34:53.959727
- Title: TriSAM: Tri-Plane SAM for zero-shot cortical blood vessel segmentation in VEM images
- Title（参考訳）: TriSAM: VEM画像におけるゼロショット皮質血管セグメンテーションのためのTri-Plane SAM
- Authors: Jia Wan, Wanhua Li, Jason Ken Adhinarta, Atmadeep Banerjee, Evelina Sjostedt, Jingpeng Wu, Jeff Lichtman, Hanspeter Pfister, Donglai Wei,
- Abstract要約: VEM画像における皮質血管のセグメンテーションに特化して設計された,第1級パブリックベンチマークであるBvEMを紹介する。
私たちのBvEMベンチマークは、成体マウス、マカク、ヒトの3匹の哺乳類のvEM画像量に基づいています。
我々は,TriSAMと呼ばれる,強力なセグメンテーションモデルSAMを3次元セグメンテーションに活用したゼロショット皮質血管セグメンテーション法を開発した。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 31.012744937603436
- License: http://creativecommons.org/licenses/by-nc-nd/4.0/
- Abstract: While imaging techniques at macro and mesoscales have garnered substantial attention and resources, microscale Volume Electron Microscopy (vEM) imaging, capable of revealing intricate vascular details, has lacked the necessary benchmarking infrastructure. In this paper, we address a significant gap in this field of neuroimaging by introducing the first-in-class public benchmark, BvEM, designed specifically for cortical blood vessel segmentation in vEM images. Our BvEM benchmark is based on vEM image volumes from three mammals: adult mouse, macaque, and human. We standardized the resolution, addressed imaging variations, and meticulously annotated blood vessels through semi-automatic, manual, and quality control processes, ensuring high-quality 3D segmentation. Furthermore, we developed a zero-shot cortical blood vessel segmentation method named TriSAM, which leverages the powerful segmentation model SAM for 3D segmentation. To extend SAM from 2D to 3D volume segmentation, TriSAM employs a multi-seed tracking framework, leveraging the reliability of certain image planes for tracking while using others to identify potential turning points. This approach effectively achieves long-term 3D blood vessel segmentation without model training or fine-tuning. Experimental results show that TriSAM achieved superior performances on the BvEM benchmark across three species. Our dataset, code, and model are available online at \url{https://jia-wan.github.io/bvem}.
- Abstract（参考訳）: マクロおよびメソスケールでのイメージング技術は、かなりの注意とリソースを惹きつける一方で、複雑な血管の細部を明らかにすることができるマイクロスケールのボリューム電子顕微鏡(vEM)イメージングは、必要なベンチマーク基盤を欠いている。
本稿では,VEM画像における皮質血管のセグメンテーションに特化して設計された第1級パブリックベンチマークであるBvEMを導入することにより,この領域における大きなギャップを解消する。
私たちのBvEMベンチマークは、成体マウス、マカク、ヒトの3匹の哺乳類のvEM画像量に基づいています。
半自動,手動,品質管理のプロセスを通じて,高画質の3Dセグメンテーションを保証し,高精細度,高精細度,高精細度,高精細度の血管造影を行った。
さらに,TriSAMと呼ばれる,強力なセグメンテーションモデルSAMを3次元セグメンテーションに用いるゼロショット皮質血管セグメンテーション法を開発した。
SAMを2次元から3次元のボリュームセグメンテーションに拡張するために、TriSAMは、特定の画像平面の信頼性を活用しながら、潜在的旋回点を識別する多種追跡フレームワークを使用している。
このアプローチは,モデルトレーニングや微調整を伴わない長期3次元血管セグメンテーションを効果的に実現する。
実験の結果,TriSAMは3種のBvEMベンチマークにおいて優れた性能を示した。
私たちのデータセット、コード、モデルは、 \url{https://jia-wan.github.io/bvem}でオンラインで公開されています。
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