論文の概要: ClickSAM: Fine-tuning Segment Anything Model using click prompts for ultrasound image segmentation

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2402.05902v4
• Date: Sun, 25 Feb 2024 03:25:50 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2024-02-27 18:28:34.559518
• Title: ClickSAM: Fine-tuning Segment Anything Model using click prompts for ultrasound image segmentation
• Title（参考訳）: ClickSAM: 超音波画像分割のためのクリックプロンプトを用いた微調整セグメンテーションモデル
• Authors: Aimee Guo, Grace Fei, Hemanth Pasupuleti, and Jing Wang
• Abstract要約: 超音波画像のクリックプロンプトを使ってSegment Anything Modelを微調整する。 ClickSAMは他の超音波画像分割モデルと比較して優れた性能を示す。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 2.5532662581102614
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: The newly released Segment Anything Model (SAM) is a popular tool used in image processing due to its superior segmentation accuracy, variety of input prompts, training capabilities, and efficient model design. However, its current model is trained on a diverse dataset not tailored to medical images, particularly ultrasound images. Ultrasound images tend to have a lot of noise, making it difficult to segment out important structures. In this project, we developed ClickSAM, which fine-tunes the Segment Anything Model using click prompts for ultrasound images. ClickSAM has two stages of training: the first stage is trained on single-click prompts centered in the ground-truth contours, and the second stage focuses on improving the model performance through additional positive and negative click prompts. By comparing the first stage predictions to the ground-truth masks, true positive, false positive, and false negative segments are calculated. Positive clicks are generated using the true positive and false negative segments, and negative clicks are generated using the false positive segments. The Centroidal Voronoi Tessellation algorithm is then employed to collect positive and negative click prompts in each segment that are used to enhance the model performance during the second stage of training. With click-train methods, ClickSAM exhibits superior performance compared to other existing models for ultrasound image segmentation.
• Abstract（参考訳）: 新たにリリースされたsegment anything model(sam)は、セグメンテーション精度、入力プロンプトの多様性、トレーニング能力、効率的なモデル設計のため、画像処理で使用される一般的なツールである。 しかし、現在のモデルは医療画像、特に超音波画像に適合しない多様なデータセットで訓練されている。 超音波画像にはノイズが多く、重要な構造を分割することは困難である。 このプロジェクトでは,超音波画像のクリックプロンプトを用いて,セグメンテーションモデル(Segment Anything Model)を微調整するClickSAMを開発した。 ClickSAMには2つのトレーニングステージがある。第1ステージは、接地輪郭を中心としたワンクリックプロンプトでトレーニングされ、第2ステージは、追加のプラスクリックプロンプトと負クリックプロンプトによるモデルパフォーマンスの改善に焦点を当てている。 第1段階の予測を地対面と比較することにより、真正、偽正、偽負のセグメントを算出する。 正の正負のセグメントと偽の負のセグメントで正のクリックを生成し、偽の正のセグメントで負のクリックを生成する。 次に,Centroidal Voronoi Tessellationアルゴリズムを用いて,第2段階のトレーニングにおいてモデル性能を向上させるために使用するセグメント毎に,正および負のクリックプロンプトを収集する。 クリックトレイン法では、ClickSAMは他の超音波画像分割モデルと比較して優れた性能を示す。

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