論文の概要: ESP-MedSAM: Efficient Self-Prompting SAM for Universal Domain-Generalized Medical Image Segmentation
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2407.14153v1
- Date: Fri, 19 Jul 2024 09:32:30 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2024-07-22 18:04:03.559580
- Title: ESP-MedSAM: Efficient Self-Prompting SAM for Universal Domain-Generalized Medical Image Segmentation
- Title（参考訳）: ESP-MedSAM:Universal Domain-Generalized Medical Image Segmentationのための効率的なセルフプロンピングSAM
- Authors: Qing Xu, Jiaxuan Li, Xiangjian He, Ziyu Liu, Zhen Chen, Wenting Duan, Chenxin Li, Maggie M. He, Fiseha B. Tesema, Wooi P. Cheah, Yi Wang, Rong Qu, Jonathan M. Garibaldi,
- Abstract要約: Segment Anything Model (SAM) は医用画像のセグメンテーションに顕著な適応性を示した。
SAMは手動のアノテーション(例えば、点、ボックス)をプロンプトとして依存しており、臨床シナリオでは厳格で非現実的である。
本研究では,ESP-MedSAMという医用画像分割のための効率的なセルフプロンピングSAMを提案する。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 18.388979166848962
- License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
- Abstract: The Segment Anything Model (SAM) has demonstrated outstanding adaptation to medical image segmentation but still faces three major challenges. Firstly, the huge computational costs of SAM limit its real-world applicability. Secondly, SAM depends on manual annotations (e.g., points, boxes) as prompts, which are laborious and impractical in clinical scenarios. Thirdly, SAM handles all segmentation targets equally, which is suboptimal for diverse medical modalities with inherent heterogeneity. To address these issues, we propose an Efficient Self-Prompting SAM for universal medical image segmentation, named ESP-MedSAM. We devise a Multi-Modal Decoupled Knowledge Distillation (MMDKD) strategy to distil common image knowledge and domain-specific medical knowledge from the foundation model to train a lightweight image encoder and a modality controller. Further, they combine with the additionally introduced Self-Patch Prompt Generator (SPPG) and Query-Decoupled Modality Decoder (QDMD) to construct ESP-MedSAM. Specifically, SPPG aims to generate a set of patch prompts automatically and QDMD leverages a one-to-one strategy to provide an independent decoding channel for every modality. Extensive experiments indicate that ESP-MedSAM outperforms state-of-the-arts in diverse medical imaging segmentation takes, displaying superior zero-shot learning and modality transfer ability. Especially, our framework uses only 31.4% parameters compared to SAM-Base.
- Abstract（参考訳）: SAM(Segment Anything Model)は、医用画像のセグメンテーションに顕著な適応を示したが、3つの大きな課題に直面している。
まず、SAMの膨大な計算コストが実世界の適用性を制限している。
第2に、SAMは手動のアノテーション(例えば、ポイント、ボックス)をプロンプトとして依存する。
第3に、SAMは全てのセグメンテーションターゲットを等しく扱い、これは固有の不均一性を持つ多様な医学的モダリティに最適である。
これらの課題に対処するために,ESP-MedSAMという医用画像分割のための効率的なセルフプロンピングSAMを提案する。
我々は,共通画像知識とドメイン固有の医療知識を基礎モデルから駆除し,軽量画像エンコーダとモダリティコントローラを訓練するためのマルチモーダルデカップリング知識蒸留(MMDKD)戦略を考案した。
さらに、SPPG(Self-Patch Prompt Generator)とQDMD(Query-Decoupled Modality Decoder)を組み合わせてESP-MedSAMを構築する。
具体的には、SPPGはパッチプロンプトを自動生成することを目的としており、QDMDは1対1の戦略を活用し、すべてのモダリティに対して独立したデコードチャネルを提供する。
広範な実験により、ESP-MedSAMは様々な医用画像のセグメンテーションにおける最先端技術よりも優れ、優れたゼロショット学習とモダリティ伝達能力を示すことが示されている。
特に、SAM-Baseと比較して、我々のフレームワークは31.4%しかパラメータを使用しません。
関連論文リスト
- DB-SAM: Delving into High Quality Universal Medical Image Segmentation [100.63434169944853]
本稿では,2次元医療データと2次元医療データとのギャップを埋めるために,DB-SAMという二分岐型SAMフレームワークを提案する。
文献における最近の医療用SAMアダプタと比較して,DB-SAMは8.8%向上した。
論文 参考訳（メタデータ） (2024-10-05T14:36:43Z) - CC-SAM: SAM with Cross-feature Attention and Context for Ultrasound Image Segmentation [20.448864959103858]
Segment Anything Model (SAM) は、自然画像のセグメンテーションの領域で顕著な成功を収めた。
SAMは、低コントラスト、かすかな境界、複雑な形態、そして小さなサイズの物体を特徴とする医療画像に苦しむ。
医療領域におけるSAMの性能を高めるために,包括的修正を導入する。
論文 参考訳（メタデータ） (2024-07-31T22:24:05Z) - ASPS: Augmented Segment Anything Model for Polyp Segmentation [77.25557224490075]
SAM(Segment Anything Model)は、ポリープセグメンテーションに先例のないポテンシャルを導入している。
SAMのTransformerベースの構造は、グローバルおよび低周波情報を優先する。
CFAはトレーニング可能なCNNエンコーダブランチと凍結したViTエンコーダを統合し、ドメイン固有の知識の統合を可能にする。
論文 参考訳（メタデータ） (2024-06-30T14:55:32Z) - MAS-SAM: Segment Any Marine Animal with Aggregated Features [55.91291540810978]
そこで本研究では,海洋生物のセグメンテーションのためのMAS-SAMという新しい特徴学習フレームワークを提案する。
本手法により,グローバルな文脈的手がかりからよりリッチな海洋情報を抽出し,よりきめ細かな局部的詳細を抽出できる。
論文 参考訳（メタデータ） (2024-04-24T07:38:14Z) - Unleashing the Potential of SAM for Medical Adaptation via Hierarchical Decoding [15.401507589312702]
本稿では,医療画像の高速微調整のためのSegment Anything Model (SAM) の即時適応であるH-SAMを紹介する。
初期段階では、H-SAMはSAMのオリジナルのデコーダを使用して、より複雑なデコードプロセスの導出として、以前の確率マスクを生成する。
我々のH-SAMは、既存のプロンプトフリーSAMよりも平均Diceが4.78%改善していることを示す。
論文 参考訳（メタデータ） (2024-03-27T05:55:16Z) - SAMCT: Segment Any CT Allowing Labor-Free Task-Indicator Prompts [28.171383990186904]
我々は、公開データセットから1.1MのCT画像と5Mのマスクからなる大規模なCTデータセットを構築した。
我々は、労働自由なプロンプトを可能にする強力な基盤モデルSAMCTを提案する。
SAMに基づいてSAMCTはさらに、CNNイメージエンコーダ、クロスブランチインタラクションモジュール、タスクインディケータプロンプトエンコーダを備えている。
論文 参考訳（メタデータ） (2024-03-20T02:39:15Z) - WSI-SAM: Multi-resolution Segment Anything Model (SAM) for histopathology whole-slide images [8.179859593451285]
病理画像の正確なオブジェクト分割機能を備えたWSI-SAM, Segment Anything Model (SAM) を提案する。
トレーニングオーバーヘッドを最小限にしながら、トレーニング済みの知識を完全に活用するために、SAMは凍結し、最小限のパラメータしか導入しません。
本モデルでは, 膵管癌 in situ (DCIS) セグメンテーションタスクと乳癌転移セグメンテーションタスクにおいて, SAMを4.1, 2.5パーセント上回った。
論文 参考訳（メタデータ） (2024-03-14T10:30:43Z) - UN-SAM: Universal Prompt-Free Segmentation for Generalized Nuclei Images [47.59627416801523]
デジタル病理学において、正確な核分割は、組織の種類、染色プロトコル、イメージング条件の多様性によって、重要な課題である。
我々はUniversal prompt-free SAM framework for Nuclei segmentation (UN-SAM)を提案する。
例外的な性能を持つUN-SAMは、核インスタンスやセマンティックセグメンテーションの最先端、特にゼロショットシナリオにおける一般化能力を上回っている。
論文 参考訳（メタデータ） (2024-02-26T15:35:18Z) - AutoSAM: Adapting SAM to Medical Images by Overloading the Prompt
Encoder [101.28268762305916]
この作業では、Segment Anything Modelを同じ入力イメージで動作するエンコーダに置き換える。
複数の医用画像とビデオのベンチマークで最先端の結果を得る。
内部の知識を検査し、軽量なセグメンテーションソリューションを提供するために、浅いデコンボリューションネットワークによってマスクに復号化することを学ぶ。
論文 参考訳（メタデータ） (2023-06-10T07:27:00Z) - 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)
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。