論文の概要: SAMCT: Segment Any CT Allowing Labor-Free Task-Indicator Prompts

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2403.13258v1
• Date: Wed, 20 Mar 2024 02:39:15 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2024-03-21 18:07:57.733592
• Title: SAMCT: Segment Any CT Allowing Labor-Free Task-Indicator Prompts
• Title（参考訳）: SAMCT: 作業不要なタスクインジケータのプロンプトを含む任意のCTをセグメント化
• Authors: Xian Lin, Yangyang Xiang, Zhehao Wang, Kwang-Ting Cheng, Zengqiang Yan, Li Yu,
• Abstract要約: 我々は、公開データセットから1.1MのCT画像と5Mのマスクからなる大規模なCTデータセットを構築した。 我々は、労働自由なプロンプトを可能にする強力な基盤モデルSAMCTを提案する。 SAMに基づいてSAMCTはさらに、CNNイメージエンコーダ、クロスブランチインタラクションモジュール、タスクインディケータプロンプトエンコーダを備えている。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 28.171383990186904
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: Segment anything model (SAM), a foundation model with superior versatility and generalization across diverse segmentation tasks, has attracted widespread attention in medical imaging. However, it has been proved that SAM would encounter severe performance degradation due to the lack of medical knowledge in training and local feature encoding. Though several SAM-based models have been proposed for tuning SAM in medical imaging, they still suffer from insufficient feature extraction and highly rely on high-quality prompts. In this paper, we construct a large CT dataset consisting of 1.1M CT images and 5M masks from public datasets and propose a powerful foundation model SAMCT allowing labor-free prompts. Specifically, based on SAM, SAMCT is further equipped with a U-shaped CNN image encoder, a cross-branch interaction module, and a task-indicator prompt encoder. The U-shaped CNN image encoder works in parallel with the ViT image encoder in SAM to supplement local features. Cross-branch interaction enhances the feature expression capability of the CNN image encoder and the ViT image encoder by exchanging global perception and local features from one to the other. The task-indicator prompt encoder is a plug-and-play component to effortlessly encode task-related indicators into prompt embeddings. In this way, SAMCT can work in an automatic manner in addition to the semi-automatic interactive strategy in SAM. Extensive experiments demonstrate the superiority of SAMCT against the state-of-the-art task-specific and SAM-based medical foundation models on various tasks. The code, data, and models are released at https://github.com/xianlin7/SAMCT.
• Abstract（参考訳）: 多様なセグメンテーションタスクにまたがる優れた汎用性と一般化を備えた基盤モデルであるセグメンツ・エバンス・モデル(SAM)は、医用画像において広く注目を集めている。 しかし、SAMは訓練や局所的な特徴符号化の知識が不足しているため、パフォーマンスが著しく低下することが証明されている。 SAMベースのモデルもいくつか提案されているが、まだ特徴抽出が不十分であり、高品質なプロンプトに強く依存している。 本稿では、公開データセットから1.1MのCT画像と5Mのマスクからなる大規模CTデータセットを構築し、労働自由なプロンプトを可能にする強力な基盤モデルSAMCTを提案する。 具体的にはSAMに基づいて、SAMCTはさらにU字型のCNNイメージエンコーダ、クロスブランチインタラクションモジュール、タスクインディケータプロンプトエンコーダを備えている。 U字型CNN画像エンコーダはSAMのViT画像エンコーダと平行して動作し、局所的な特徴を補う。 CNNイメージエンコーダとViTイメージエンコーダの特徴表現能力は,グローバルな認識と局所的な特徴を相互に交換することによって向上する。 タスクインジケータプロンプトエンコーダは、タスク関連インジケータを積極的にエンコードしてプロンプト埋め込みを行うプラグイン・アンド・プレイコンポーネントである。 このように、SAMCTはSAMの半自動対話戦略に加えて、自動的な動作を行うことができる。 各種課題におけるSAMCTの課題特化モデルおよびSAMベース医療基盤モデルに対する優位性を示す。 コード、データ、モデルはhttps://github.com/xianlin7/SAMCTで公開されている。

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