論文の概要: SegICL: A Universal In-context Learning Framework for Enhanced Segmentation in Medical Imaging

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2403.16578v1
• Date: Mon, 25 Mar 2024 09:43:56 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2024-03-26 15:18:23.200192
• Title: SegICL: A Universal In-context Learning Framework for Enhanced Segmentation in Medical Imaging
• Title（参考訳）: SegICL: 医用画像における拡張セグメンテーションのためのユニバーサルインコンテクスト学習フレームワーク
• Authors: Lingdong Shen, Fangxin Shang, Yehui Yang, Xiaoshuang Huang, Shining Xiang,
• Abstract要約: In-Context Learning (ICL) を利用した画像セグメンテーション手法であるSegICLを紹介する。 SegICLはテキスト誘導セグメンテーションを採用し、少量のイメージマスクペアでテキスト内学習を行うことができる。 私たちのコードはまもなくリリースされるでしょう。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 1.2582887633807602
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Medical image segmentation models adapting to new tasks in a training-free manner through in-context learning is an exciting advancement. Universal segmentation models aim to generalize across the diverse modality of medical images, yet their effectiveness often diminishes when applied to out-of-distribution (OOD) data modalities and tasks, requiring intricate fine-tuning of model for optimal performance. For addressing this challenge, we introduce SegICL, a novel approach leveraging In-Context Learning (ICL) for image segmentation. Unlike existing methods, SegICL has the capability to employ text-guided segmentation and conduct in-context learning with a small set of image-mask pairs, eliminating the need for training the model from scratch or fine-tuning for OOD tasks (including OOD modality and dataset). Extensive experimental validation of SegICL demonstrates a positive correlation between the number of prompt samples and segmentation performance on OOD modalities and tasks. This indicates that SegICL effectively address new segmentation tasks based on contextual information. Additionally, SegICL also exhibits comparable segmentation performance to mainstream models on OOD and in-distribution tasks. Our code will be released soon.
• Abstract（参考訳）: 文脈内学習を通じて新しいタスクに適応する医用画像セグメンテーションモデルは、エキサイティングな進歩である。 ユニバーサルセグメンテーションモデルは、医療画像の多様なモダリティをまたいで一般化することを目的としているが、その効果は、アウト・オブ・ディストリビューション(OOD)データモダリティやタスクに適用した場合に減少し、最適なパフォーマンスのためにモデルの複雑な微調整を必要とする。 この課題に対処するために、画像セグメンテーションにIn-Context Learning(ICL)を活用する新しいアプローチであるSegICLを紹介する。 既存の方法とは異なり、SegICLはテキスト誘導セグメンテーションを採用し、小さなイメージマスクペアでコンテキスト内学習を行う機能を備えており、OODタスク(OODモダリティとデータセットを含む)のスクラッチや微調整からモデルをトレーニングする必要がなくなる。 SegICLの大規模な実験的検証は,OODモダリティとタスクに対するプロンプトサンプル数とセグメンテーション性能の正の相関を示す。 これは、SegICLがコンテキスト情報に基づく新しいセグメンテーションタスクに効果的に対処していることを示している。 さらに、SegICLはOODおよび分散タスクのメインストリームモデルに匹敵するセグメンテーション性能を示す。 私たちのコードはまもなくリリースされるでしょう。

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