論文の概要: SimTxtSeg: Weakly-Supervised Medical Image Segmentation with Simple Text Cues

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2406.19364v2
• Date: Fri, 28 Jun 2024 05:56:08 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2024-07-01 10:50:27.690804
• Title: SimTxtSeg: Weakly-Supervised Medical Image Segmentation with Simple Text Cues
• Title（参考訳）: SimTxtSeg: シンプルテキストキューによる医療画像の断片化
• Authors: Yuxin Xie, Tao Zhou, Yi Zhou, Geng Chen,
• Abstract要約: 我々は、単純なテキストキューを利用して高品質な擬似ラベルを生成する新しいフレームワーク、SimTxtSegを提案する。 大腸ポリープ・セグメンテーションとMRI脳腫瘍セグメンテーションという2つの医療画像セグメンテーションの枠組みについて検討した。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 11.856041847833666
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Weakly-supervised medical image segmentation is a challenging task that aims to reduce the annotation cost while keep the segmentation performance. In this paper, we present a novel framework, SimTxtSeg, that leverages simple text cues to generate high-quality pseudo-labels and study the cross-modal fusion in training segmentation models, simultaneously. Our contribution consists of two key components: an effective Textual-to-Visual Cue Converter that produces visual prompts from text prompts on medical images, and a text-guided segmentation model with Text-Vision Hybrid Attention that fuses text and image features. We evaluate our framework on two medical image segmentation tasks: colonic polyp segmentation and MRI brain tumor segmentation, and achieve consistent state-of-the-art performance.
• Abstract（参考訳）: 重度管理された医用画像のセグメンテーションは、セグメンテーション性能を維持しつつ、アノテーションコストを削減することを目的とした課題である。 本稿では,単純なテキストキューを活用して高品質な擬似ラベルを生成する新しいフレームワーク,SimTxtSegを提案し,訓練セグメンテーションモデルにおけるクロスモーダル融合を同時に研究する。 提案するコントリビューションは,医用画像上のテキストプロンプトから視覚的プロンプトを生成するテキスト・ツー・ビジュアル・キュー・コンバータと,テキストと画像の特徴を融合したテキスト・ビジョン・ハイブリッド・アテンションを用いたテキスト誘導セグメンテーション・モデルである。 我々は,大腸ポリープ・セグメンテーションとMRI脳腫瘍セグメンテーションという2つの医療画像セグメンテーションの枠組みを評価し,一貫した最先端性能を実現する。

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