論文の概要: Weakly Supervised Intracranial Hemorrhage Segmentation with YOLO and an Uncertainty Rectified Segment Anything Model

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2407.20461v2
• Date: Wed, 31 Jul 2024 07:00:31 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2024-08-01 11:58:12.711869
• Title: Weakly Supervised Intracranial Hemorrhage Segmentation with YOLO and an Uncertainty Rectified Segment Anything Model
• Title（参考訳）: YOLOによる頭蓋内出血分節の軽度改善と不確実性切除分節モデル
• Authors: Pascal Spiegler, Amirhossein Rasoulian, Yiming Xiao,
• Abstract要約: 頭蓋内出血(ICH)は、治療成績と生存率を改善するために、迅速かつ正確な診断を必要とする生命予後である。 近年, 教師付き深層学習の進歩により, 医用画像の解析が大幅に向上した。 大量の専門家準備セグメンテーションデータの必要性を軽減するため、我々は弱い教師付きICHセグメンテーション法を開発した。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.5578116134031106
• License: http://creativecommons.org/licenses/by-nc-sa/4.0/
• Abstract: Intracranial hemorrhage (ICH) is a life-threatening condition that requires rapid and accurate diagnosis to improve treatment outcomes and patient survival rates. Recent advancements in supervised deep learning have greatly improved the analysis of medical images, but often rely on extensive datasets with high-quality annotations, which are costly, time-consuming, and require medical expertise to prepare. To mitigate the need for large amounts of expert-prepared segmentation data, we have developed a novel weakly supervised ICH segmentation method that utilizes the YOLO object detection model and an uncertainty-rectified Segment Anything Model (SAM). In addition, we have proposed a novel point prompt generator for this model to further improve segmentation results with YOLO-predicted bounding box prompts. Our approach achieved a high accuracy of 0.933 and an AUC of 0.796 in ICH detection, along with a mean Dice score of 0.629 for ICH segmentation, outperforming existing weakly supervised and popular supervised (UNet and Swin-UNETR) approaches. Overall, the proposed method provides a robust and accurate alternative to the more commonly used supervised techniques for ICH quantification without requiring refined segmentation ground truths during model training.
• Abstract（参考訳）: 頭蓋内出血 (ICH) は, 治療成績と生存率を改善するために, 迅速かつ正確な診断を必要とする生命予後である。 教師付き深層学習の最近の進歩は、医用画像の分析を大幅に改善してきたが、しばしば高品質なアノテーションを備えた広範囲なデータセットに依存しており、費用がかかり、時間もかかり、医療の専門知識を必要としている。 そこで我々は, YOLOオブジェクト検出モデルと不確実性補正セグメンテーションモデル(SAM)を利用した, 弱い教師付きICHセグメンテーション法を開発した。 さらに, YOLO予測ボックスプロンプトを用いて, セグメンテーション結果を改善するために, 新たなポイントプロンプト生成器を提案する。 ICH検出の精度は0.933,AUCは0.796,Diceスコアは0.629であった。 提案手法は, モデルトレーニングにおいて, 精巧なセグメンテーション基底の真理を必要とせず, より一般的に使用されているICH定量化手法に, 頑健で正確な代替手段を提供する。

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