論文の概要: BiomedParse: a biomedical foundation model for image parsing of everything everywhere all at once

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2405.12971v3
• Date: Tue, 4 Jun 2024 18:16:52 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2024-06-06 23:59:22.782240
• Title: BiomedParse: a biomedical foundation model for image parsing of everything everywhere all at once
• Title（参考訳）: BiomedParse: あらゆるものを一度に解析するバイオメディカル基礎モデル
• Authors: Theodore Zhao, Yu Gu, Jianwei Yang, Naoto Usuyama, Ho Hin Lee, Tristan Naumann, Jianfeng Gao, Angela Crabtree, Jacob Abel, Christine Moung-Wen, Brian Piening, Carlo Bifulco, Mu Wei, Hoifung Poon, Sheng Wang,
• Abstract要約: 全体像解析は、セグメンテーション、検出、関連するオブジェクトの認識などのサブタスクを含む。 そこで本研究では,9つの画像モダリティにまたがる82種類のオブジェクトの分割,検出,認識を共同で行うことができる,画像解析のためのバイオメディカル基礎モデルであるBiomedParseを提案する。 共同学習により、個々のタスクの精度を向上し、テキストプロンプトを通じてノイズの多い画像中のすべての関連オブジェクトを分割するといった新しいアプリケーションを可能にする。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 58.41069132627823
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Biomedical image analysis is fundamental for biomedical discovery in cell biology, pathology, radiology, and many other biomedical domains. Holistic image analysis comprises interdependent subtasks such as segmentation, detection, and recognition of relevant objects. Here, we propose BiomedParse, a biomedical foundation model for imaging parsing that can jointly conduct segmentation, detection, and recognition for 82 object types across 9 imaging modalities. Through joint learning, we can improve accuracy for individual tasks and enable novel applications such as segmenting all relevant objects in an image through a text prompt, rather than requiring users to laboriously specify the bounding box for each object. We leveraged readily available natural-language labels or descriptions accompanying those datasets and use GPT-4 to harmonize the noisy, unstructured text information with established biomedical object ontologies. We created a large dataset comprising over six million triples of image, segmentation mask, and textual description. On image segmentation, we showed that BiomedParse is broadly applicable, outperforming state-of-the-art methods on 102,855 test image-mask-label triples across 9 imaging modalities (everything). On object detection, which aims to locate a specific object of interest, BiomedParse again attained state-of-the-art performance, especially on objects with irregular shapes (everywhere). On object recognition, which aims to identify all objects in a given image along with their semantic types, we showed that BiomedParse can simultaneously segment and label all biomedical objects in an image (all at once). In summary, BiomedParse is an all-in-one tool for biomedical image analysis by jointly solving segmentation, detection, and recognition for all major biomedical image modalities, paving the path for efficient and accurate image-based biomedical discovery.
• Abstract（参考訳）: バイオメディカル画像解析は、細胞生物学、病理学、放射線学、その他多くの生物医学領域における生物医学的な発見の基礎となる。 ホロスティック画像解析は、セグメンテーション、検出、関連するオブジェクトの認識など、相互依存のサブタスクを含む。 そこで本研究では,9つの画像モダリティにまたがる82種類のオブジェクトの分割,検出,認識を共同で行うことができる,画像解析のためのバイオメディカル基礎モデルであるBiomedParseを提案する。 共同学習により、個々のタスクの精度を向上させることができ、ユーザが各オブジェクトのバウンディングボックスを精力的に指定する必要はなく、テキストプロンプトを通じて画像中のすべての関連オブジェクトを分割するといった新しいアプリケーションを可能にすることができる。 我々は、これらのデータセットに付随する手軽に利用可能な自然言語ラベルや記述を活用し、GPT-4を用いて、ノイズの多い非構造化テキスト情報を確立されたバイオメディカルオブジェクトオントロジーと調和させた。 我々は600万枚以上の画像、セグメンテーションマスク、テキスト記述からなる大規模なデータセットを作成しました。 画像セグメンテーションにおいて,BiomedParseは,9つの画像モダリティ(すべて)にまたがる102,855個の画像-マスク-ラベルトリプルに対して,最先端の手法よりも高い精度で適用可能であることを示した。 特定の対象の特定を目的としたオブジェクト検出について、BiomedParseは再び最先端のパフォーマンス、特に不規則な形状のオブジェクト(どこでも)を達成した。 画像内のすべてのオブジェクトとそれらの意味型を同時に識別することを目的としたオブジェクト認識において、BiomedParseは画像内のすべてのバイオメディカルオブジェクト(すべて一度に)を同時にセグメンテーションおよびラベル付けできることを示した。 要約すると、BiomedParseはバイオメディカルイメージ分析のためのオールインワンツールであり、すべての主要なバイオメディカルイメージのセグメンテーション、検出、認識を共同で解決し、効率的で正確な画像ベースのバイオメディカル発見のための道を歩む。

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