論文の概要: Boosting Medical Image Classification with Segmentation Foundation Model

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2406.11026v1
• Date: Sun, 16 Jun 2024 17:54:49 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2024-06-18 19:23:12.314997
• Title: Boosting Medical Image Classification with Segmentation Foundation Model
• Title（参考訳）: セグメンテーション基礎モデルによる医用画像分類の強化
• Authors: Pengfei Gu, Zihan Zhao, Hongxiao Wang, Yaopeng Peng, Yizhe Zhang, Nishchal Sapkota, Chaoli Wang, Danny Z. Chen,
• Abstract要約: Segment Anything Model (SAM)は、自然画像のゼロショットセグメンテーションにおいて印象的な機能を示す。 SAMのパワーを医療画像分類に活用する方法を示す研究はない。 そこで本研究では,SAMをベースとした斬新な拡張手法であるSAMAug-Cについて紹介する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 19.41887842350247
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: The Segment Anything Model (SAM) exhibits impressive capabilities in zero-shot segmentation for natural images. Recently, SAM has gained a great deal of attention for its applications in medical image segmentation. However, to our best knowledge, no studies have shown how to harness the power of SAM for medical image classification. To fill this gap and make SAM a true ``foundation model'' for medical image analysis, it is highly desirable to customize SAM specifically for medical image classification. In this paper, we introduce SAMAug-C, an innovative augmentation method based on SAM for augmenting classification datasets by generating variants of the original images. The augmented datasets can be used to train a deep learning classification model, thereby boosting the classification performance. Furthermore, we propose a novel framework that simultaneously processes raw and SAMAug-C augmented image input, capitalizing on the complementary information that is offered by both. Experiments on three public datasets validate the effectiveness of our new approach.
• Abstract（参考訳）: Segment Anything Model (SAM)は、自然画像のゼロショットセグメンテーションにおいて印象的な機能を示す。 近年,SAMは医用画像セグメンテーションの分野で大きな注目を集めている。 しかし,医用画像の分類にSAMのパワーを利用する方法を示す研究はない。 このギャップを埋め、SAMを医用画像解析の真の「基礎モデル」にするためには、SAMを特に医用画像分類のためにカスタマイズすることが望ましい。 本稿では,原画像の変種を生成して分類データセットを増強する,SAMに基づく革新的な拡張手法であるSAMAug-Cを紹介する。 強化データセットはディープラーニングの分類モデルをトレーニングするために使用することができ、それによって分類性能が向上する。 さらに,生画像とSAMAug-C強調画像の入力を同時に処理する新しいフレームワークを提案する。 3つの公開データセットの実験は、我々の新しいアプローチの有効性を検証する。

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