論文の概要: Streamlined Photoacoustic Image Processing with Foundation Models: A Training-Free Solution
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2404.07833v1
- Date: Thu, 11 Apr 2024 15:18:34 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2024-04-12 13:30:32.025416
- Title: Streamlined Photoacoustic Image Processing with Foundation Models: A Training-Free Solution
- Title（参考訳）: ファンデーションモデルによる光音響画像処理の合理化:学習不要のソリューション
- Authors: Handi Deng, Yucheng Zhou, Jiaxuan Xiang, Liujie Gu, Yan Luo, Hai Feng, Mingyuan Liu, Cheng Ma,
- Abstract要約: 光音響(PA)画像セグメンテーションの課題を解決するため,基礎モデルとゼロトレーニングに基づく手法を提案する。
我々は、単純なプロンプトを設定し、モデルの出力を画像化されたオブジェクトの事前の知識と統合することで、セグメント・アプライス・モデル(SAM)を採用した。
このレターは包括的なチュートリアルとして機能し、コードとサンプルデータセットのプロビジョニングを通じてテクニックの習得を容易にする。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 20.857088240039733
- License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
- Abstract: Foundation models have rapidly evolved and have achieved significant accomplishments in computer vision tasks. Specifically, the prompt mechanism conveniently allows users to integrate image prior information into the model, making it possible to apply models without any training. Therefore, we propose a method based on foundation models and zero training to solve the tasks of photoacoustic (PA) image segmentation. We employed the segment anything model (SAM) by setting simple prompts and integrating the model's outputs with prior knowledge of the imaged objects to accomplish various tasks, including: (1) removing the skin signal in three-dimensional PA image rendering; (2) dual speed-of-sound reconstruction, and (3) segmentation of finger blood vessels. Through these demonstrations, we have concluded that deep learning can be directly applied in PA imaging without the requirement for network design and training. This potentially allows for a hands-on, convenient approach to achieving efficient and accurate segmentation of PA images. This letter serves as a comprehensive tutorial, facilitating the mastery of the technique through the provision of code and sample datasets.
- Abstract（参考訳）: ファンデーションモデルは急速に進化し、コンピュータビジョンタスクにおいて大きな成果を上げてきた。
具体的には、このプロンプト機構により、ユーザーはモデルに画像事前情報を組み込むことができ、トレーニングなしでモデルを適用することができる。
そこで本研究では,光音響(PA)画像セグメンテーションの課題を解決するための基礎モデルとゼロトレーニングに基づく手法を提案する。
1)3次元PA画像レンダリングにおける皮膚信号の除去,(2)2倍の音速再構成,(3)指血管の分画など,様々なタスクをこなすために,簡単なプロンプトを設定し,画像オブジェクトの事前知識とモデルの出力を統合することで,SAMを用いた。
これらの実演を通して,ネットワーク設計やトレーニングを必要とせずに,ディープラーニングをPAイメージングに直接適用することができると結論付けている。
これにより、PA画像の効率的かつ正確なセグメンテーションを実現するための、ハンズオンで便利なアプローチが可能になる。
このレターは包括的なチュートリアルとして機能し、コードとサンプルデータセットのプロビジョニングを通じてテクニックの習得を容易にする。
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