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。

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