論文の概要: UniUSNet: A Promptable Framework for Universal Ultrasound Disease Prediction and Tissue Segmentation

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2406.01154v2
• Date: Fri, 21 Jun 2024 02:22:56 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2024-06-24 19:07:12.515238
• Title: UniUSNet: A Promptable Framework for Universal Ultrasound Disease Prediction and Tissue Segmentation
• Title（参考訳）: UniUSNet:Universal Ultrasound Disease Prediction and tissue Segmentationのためのプロンプタブルフレームワーク
• Authors: Zehui Lin, Zhuoneng Zhang, Xindi Hu, Zhifan Gao, Xin Yang, Yue Sun, Dong Ni, Tao Tan,
• Abstract要約: 超音波のための新しいユニバーサルフレームワーク、UniUSNetを提案する。 UniUSNetは超音波画像分類とセグメンテーションのための迅速なフレームワークである。 提案したモデルをトレーニングし、検証し、単一のデータセットでトレーニングされたモデルと、迅速なガイダンスを欠いたネットワークの短縮バージョンの両方を超越する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 19.85119434049726
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: Ultrasound is a widely used imaging modality in clinical practice due to its low cost, portability, and safety. Current research in general AI for healthcare focuses on large language models and general segmentation models, with insufficient attention to solutions addressing both disease prediction and tissue segmentation. In this study, we propose a novel universal framework for ultrasound, namely UniUSNet, which is a promptable framework for ultrasound image classification and segmentation. The universality of this model is derived from its versatility across various aspects. It proficiently manages any ultrasound nature, any anatomical position, any input type and excelling not only in segmentation tasks but also in classification tasks. We introduce a novel module that incorporates this information as a prompt and seamlessly embedding it within the model's learning process. To train and validate our proposed model, we curated a comprehensive ultrasound dataset from publicly accessible sources, encompassing up to 7 distinct anatomical positions with over 9.7K annotations. Experimental results demonstrate that our model achieves performance comparable to state-of-the-art models, and surpasses both a model trained on a single dataset and an ablated version of the network lacking prompt guidance. Additionally, we conducted zero-shot and fine-tuning experiments on new datasets, which proved that our model possesses strong generalization capabilities and can be effectively adapted to new data at low cost through its adapter module. We will continuously expand the dataset and optimize the task specific prompting mechanism towards the universality in medical ultrasound. Model weights, data processing workflows, and code will be open source to the public (https://github.com/Zehui-Lin/UniUSNet).
• Abstract（参考訳）: 超音波は、低コスト、可搬性、安全性のために臨床実践において広く用いられている画像モダリティである。 一般医療向けAIにおける現在の研究は、大きな言語モデルと一般的なセグメンテーションモデルに焦点を当てており、疾患予測と組織セグメンテーションの両方に対処するソリューションにはあまり注意を払っていない。 そこで本研究では,超音波画像の分類と分割を高速化する枠組みであるUniUSNetという,超音波のための新しいユニバーサルフレームワークを提案する。 このモデルの普遍性は、様々な側面にわたる汎用性から導かれる。 超音波の性質、解剖学的位置、あらゆる入力タイプを巧みに管理し、セグメンテーションタスクだけでなく、分類タスクでも優れている。 我々は、この情報をプロンプトとして組み込んだ新しいモジュールを導入し、モデルの学習プロセスにシームレスに組み込む。 提案したモデルをトレーニングし,検証するために,9.7K以上のアノテーションで最大7つの解剖学的位置を含む,公開ソースからの包括的超音波データセットをキュレートした。 実験結果から,本モデルは最先端モデルに匹敵する性能を達成し,単一データセットでトレーニングしたモデルと,即時ガイダンスを欠いたネットワークの短縮バージョンの両方を上回る性能を示した。 さらに、我々は、新しいデータセットに対してゼロショットおよび微調整実験を行い、このモデルには強力な一般化能力があり、アダプタモジュールを通じて低コストで新しいデータに効果的に適用できることを証明した。 我々は、継続的にデータセットを拡張し、医療用超音波の普遍性に向けてタスク固有のプロンプト機構を最適化する。 モデルウェイト、データ処理ワークフロー、およびコードはオープンソースとして公開される(https://github.com/Zehui-Lin/UniUSNet)。

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