論文の概要: Improving Segment Anything on the Fly: Auxiliary Online Learning and Adaptive Fusion for Medical Image Segmentation

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2406.00956v1
• Date: Mon, 3 Jun 2024 03:16:25 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2024-06-06 02:37:18.761648
• Title: Improving Segment Anything on the Fly: Auxiliary Online Learning and Adaptive Fusion for Medical Image Segmentation
• Title（参考訳）: 飛行中のセグメンテーションを改善する:医療画像セグメンテーションのための補助的オンライン学習と適応的融合
• Authors: Tianyu Huang, Tao Zhou, Weidi Xie, Shuo Wang, Qi Dou, Yizhe Zhang,
• Abstract要約: 医療画像の文脈では、SAMがそのセグメンテーション予測を生成した後、人間の専門家が特定のテストサンプルのセグメンテーションを修正することは珍しくない。 我々は、オンライン機械学習の利点を活用して、テスト期間中にSegment Anything(SA)を強化する新しいアプローチを導入する。 医用画像におけるSAのセグメンテーション品質を改善することを目的として,オンライン学習のための修正アノテーションを用いた。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 52.172885882728174
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: The current variants of the Segment Anything Model (SAM), which include the original SAM and Medical SAM, still lack the capability to produce sufficiently accurate segmentation for medical images. In medical imaging contexts, it is not uncommon for human experts to rectify segmentations of specific test samples after SAM generates its segmentation predictions. These rectifications typically entail manual or semi-manual corrections employing state-of-the-art annotation tools. Motivated by this process, we introduce a novel approach that leverages the advantages of online machine learning to enhance Segment Anything (SA) during test time. We employ rectified annotations to perform online learning, with the aim of improving the segmentation quality of SA on medical images. To improve the effectiveness and efficiency of online learning when integrated with large-scale vision models like SAM, we propose a new method called Auxiliary Online Learning (AuxOL). AuxOL creates and applies a small auxiliary model (specialist) in conjunction with SAM (generalist), entails adaptive online-batch and adaptive segmentation fusion. Experiments conducted on eight datasets covering four medical imaging modalities validate the effectiveness of the proposed method. Our work proposes and validates a new, practical, and effective approach for enhancing SA on downstream segmentation tasks (e.g., medical image segmentation).
• Abstract（参考訳）: SAM(Segment Anything Model)の現在の変種は、オリジナルのSAMとメディカルSAMを含むが、医用画像の十分な正確なセグメンテーションを生成できない。 医療画像の文脈では、SAMがそのセグメンテーション予測を生成した後、人間の専門家が特定のテストサンプルのセグメンテーションを修正することは珍しくない。 これらの修正は通常、最先端のアノテーションツールを使用した手動または半手動の修正を必要とする。 このプロセスにより、オンライン機械学習の利点を活用して、テスト期間中にセグメンツ・ア・シング(SA)を強化する新しいアプローチを導入する。 医用画像におけるSAのセグメンテーション品質を改善することを目的として,オンライン学習のための修正アノテーションを用いた。 SAMのような大規模ビジョンモデルと統合したオンライン学習の有効性と効率を向上させるため,AuxOL(Auxiliary Online Learning)と呼ばれる新しい手法を提案する。 AuxOLはSAM(ジェネラリスト)と連携して小さな補助モデルを作成し、適用し、適応的なオンラインバッチと適応的なセグメンテーション融合を必要とする。 4つの医用画像モダリティをカバーする8つのデータセットを用いて実験を行い,提案手法の有効性を検証した。 本研究は,下流セグメンテーションタスク(例えば,医用画像セグメンテーション)におけるSAを強化するための,新しい,実用的で効果的なアプローチを提案し,検証する。

関連論文リスト

• Few-Shot Adaptation of Training-Free Foundation Model for 3D Medical Image Segmentation [8.78725593323412]
  FATE-SAM (Few-shot Adaptation of Training-frEe SAM) は、3次元医用画像セグメンテーションに高度なセグメンテーションモデル2 (SAM2) を適用するために設計された新しい手法である。 FATE-SAMはSAM2の事前訓練されたモジュールを再組み立てし、少数のサポート例を活用する。 複数の医用画像データセット上でFATE-SAMを評価し、教師付き学習方法、ゼロショットSAMアプローチ、微調整医療SAM手法と比較した。
  論文  参考訳（メタデータ） (2025-01-15T20:44:21Z)
• SAM-DA: Decoder Adapter for Efficient Medical Domain Adaptation [3.5534229601986294]
  本稿では,医用画像のセマンティックセグメンテーションにおける領域適応課題について述べる。 モデルのエンド・ツー・エンドの微調整を行う最近の手法は、単に計算的に抽出できない。 本稿では,訓練可能なパラメータの数を最小限に抑えつつ,完全微調整に匹敵する性能を実現する新しいSAMアダプタ手法を提案する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2025-01-12T15:08:29Z)
• Learnable Prompting SAM-induced Knowledge Distillation for Semi-supervised Medical Image Segmentation [47.789013598970925]
  半教師型医用画像分割のための知識蒸留フレームワークKnowSAMを提案する。 我々のモデルは最先端の半教師付きセグメンテーションアプローチより優れている。
  論文  参考訳（メタデータ） (2024-12-18T11:19:23Z)
• Exploiting the Segment Anything Model (SAM) for Lung Segmentation in Chest X-ray Images [0.8192907805418583]
  Segment Anything Model (SAM) は、ある画像内の個々のオブジェクトを意味論的解釈によって識別し、分離するために設計された野心的なツールである。 何人かの研究者が、この領域のパフォーマンスを評価するために、このモデルを医療画像上でテストし始めた。 本研究は胸部X線画像の評価と研究にこの新技術を用いることを提案する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2024-11-05T12:54:01Z)
• SurgicalSAM: Efficient Class Promptable Surgical Instrument Segmentation [65.52097667738884]
  そこで本研究では,SAMの知識と外科的特異的情報を統合し,汎用性を向上させるための,新しいエンドツーエンドの効率的なチューニング手法であるScientialSAMを紹介した。 具体的には,タイピングのための軽量なプロトタイプベースクラスプロンプトエンコーダを提案し,クラスプロトタイプから直接プロンプト埋め込みを生成する。 また,手術器具カテゴリー間のクラス間差異の低さに対応するために,コントラッシブなプロトタイプ学習を提案する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2023-08-17T02:51:01Z)
• Medical SAM Adapter: Adapting Segment Anything Model for Medical Image Segmentation [51.770805270588625]
  Segment Anything Model (SAM)は画像セグメンテーションの分野で最近人気を集めている。 近年の研究では、SAMは医用画像のセグメンテーションにおいて過小評価されている。 ドメイン固有の医療知識をセグメンテーションモデルに組み込んだ医療SAMアダプタ(Med-SA)を提案する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2023-04-25T07:34:22Z)
• Ambiguous Medical Image Segmentation using Diffusion Models [60.378180265885945]
  我々は,グループ洞察の分布を学習することで,複数の可算出力を生成する単一拡散モデルに基づくアプローチを提案する。 提案モデルでは,拡散の固有のサンプリングプロセスを利用してセグメンテーションマスクの分布を生成する。 その結果,提案手法は既存の最先端曖昧なセグメンテーションネットワークよりも優れていることがわかった。
  論文  参考訳（メタデータ） (2023-04-10T17:58:22Z)
• PCA: Semi-supervised Segmentation with Patch Confidence Adversarial Training [52.895952593202054]
  医用画像セグメンテーションのためのPatch Confidence Adrial Training (PCA) と呼ばれる半教師付き対向法を提案する。 PCAは各パッチの画素構造とコンテキスト情報を学習し、十分な勾配フィードバックを得る。 本手法は, 医用画像のセグメンテーションにおいて, 最先端の半教師付き手法より優れており, その有効性を示している。
  論文  参考訳（メタデータ） (2022-07-24T07:45:47Z)

関連論文リストは本サイト内にある論文のタイトル・アブストラクトから自動的に作成しています。

指定された論文の情報です。
本サイトの運営者は本サイト（すべての情報・翻訳含む）の品質を保証せず、本サイト（すべての情報・翻訳含む）を使用して発生したあらゆる結果について一切の責任を負いません。