Fugu-MT 論文翻訳(概要): PRISM: A Promptable and Robust Interactive Segmentation Model with Visual Prompts

論文の概要: PRISM: A Promptable and Robust Interactive Segmentation Model with Visual Prompts

arxiv url: http://arxiv.org/abs/2404.15028v1
Date: Tue, 23 Apr 2024 13:34:52 GMT
ステータス: 処理完了
システム内更新日: 2024-04-24 13:51:55.434500
Title: PRISM: A Promptable and Robust Interactive Segmentation Model with Visual Prompts
Title（参考訳）: PRISM: プロンプトとロバストな対話型セグメンテーションモデル
Authors: Hao Li, Han Liu, Dewei Hu, Jiacheng Wang, Ipek Oguz,
Abstract要約: PRISMは3D画像の正確なセグメンテーションを目的とした、Promptable and Robust Interactive Modelである。 PRISMは、ポイント、ボックス、スクリブルなどの様々な視覚的入力をスパースプロンプトとして受け入れ、マスクは密接なプロンプトとして受け入れる。 PRISMの総合的検証は、大腸、膵、肝臓、腎臓の腫瘍分節に関する4つの公開データセットを用いて行われる。
参考スコア（独自算出の注目度）: 12.194439938007672
License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
Abstract: In this paper, we present PRISM, a Promptable and Robust Interactive Segmentation Model, aiming for precise segmentation of 3D medical images. PRISM accepts various visual inputs, including points, boxes, and scribbles as sparse prompts, as well as masks as dense prompts. Specifically, PRISM is designed with four principles to achieve robustness: (1) Iterative learning. The model produces segmentations by using visual prompts from previous iterations to achieve progressive improvement. (2) Confidence learning. PRISM employs multiple segmentation heads per input image, each generating a continuous map and a confidence score to optimize predictions. (3) Corrective learning. Following each segmentation iteration, PRISM employs a shallow corrective refinement network to reassign mislabeled voxels. (4) Hybrid design. PRISM integrates hybrid encoders to better capture both the local and global information. Comprehensive validation of PRISM is conducted using four public datasets for tumor segmentation in the colon, pancreas, liver, and kidney, highlighting challenges caused by anatomical variations and ambiguous boundaries in accurate tumor identification. Compared to state-of-the-art methods, both with and without prompt engineering, PRISM significantly improves performance, achieving results that are close to human levels. The code is publicly available at https://github.com/MedICL-VU/PRISM.
Abstract（参考訳）: 本稿では,PRISM, Promptable and Robust Interactive Segmentation Modelを提案する。 PRISMは、ポイント、ボックス、スクリブルなどの様々な視覚的入力をスパースプロンプトとして受け入れ、マスクは密接なプロンプトとして受け入れる。具体的には、PRISMは、(1)反復学習という、堅牢性を達成するための4つの原則で設計されている。モデルは、進歩的な改善を達成するために、以前のイテレーションからの視覚的プロンプトを使用してセグメンテーションを生成する。 2)信頼学習。 PRISMは入力画像ごとに複数のセグメンテーションヘッドを使用し、それぞれが連続マップと信頼スコアを生成して予測を最適化する。 (3)矯正学習各セグメンテーションイテレーションの後、PRISMは浅い修正改良ネットワークを使用して、ラベルのずれたボクセルを再割り当てする。 (4)ハイブリッドデザイン。 PRISMはハイブリッドエンコーダを統合し、ローカル情報とグローバル情報の両方をよりよくキャプチャする。 PRISMの包括的検証は、大腸、膵、肝臓、腎臓の腫瘍区分に関する4つの公開データセットを用いて行われ、正確な腫瘍同定における解剖学的変異と曖昧な境界に起因する課題を強調している。 PRISMは、最先端の手法と比較して、迅速なエンジニアリングと非迅速なエンジニアリングの両方で、性能を著しく改善し、人間のレベルに近い結果を得る。コードはhttps://github.com/MedICL-VU/PRISMで公開されている。

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