Fugu-MT 論文翻訳(概要): Medical SAM 2: Segment medical images as video via Segment Anything Model 2

論文の概要: Medical SAM 2: Segment medical images as video via Segment Anything Model 2

arxiv url: http://arxiv.org/abs/2408.00874v1
Date: Thu, 1 Aug 2024 18:49:45 GMT
ステータス: 処理完了
システム内更新日: 2024-08-05 15:06:04.676944
Title: Medical SAM 2: Segment medical images as video via Segment Anything Model 2
Title（参考訳）: Medical SAM 2: Segment Anything Model 2による医用画像の映像化
Authors: Jiayuan Zhu, Yunli Qi, Junde Wu,
Abstract要約: 医用SAM2(MedSAM-2)は,2次元および3次元の医用画像のセグメンテーション作業に対処する高度なセグメンテーションモデルである。 MedSAM-2は、3Dの医療画像だけでなく、新しいOne-prompt機能をアンロックする。以上の結果から,MedSAM-2は既存モデルに勝るだけでなく,医療画像のセグメンテーションタスクにも優れることがわかった。
参考スコア（独自算出の注目度）: 4.911843298581903
License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
Abstract: In this paper, we introduce Medical SAM 2 (MedSAM-2), an advanced segmentation model that utilizes the SAM 2 framework to address both 2D and 3D medical image segmentation tasks. By adopting the philosophy of taking medical images as videos, MedSAM-2 not only applies to 3D medical images but also unlocks new One-prompt Segmentation capability. That allows users to provide a prompt for just one or a specific image targeting an object, after which the model can autonomously segment the same type of object in all subsequent images, regardless of temporal relationships between the images. We evaluated MedSAM-2 across a variety of medical imaging modalities, including abdominal organs, optic discs, brain tumors, thyroid nodules, and skin lesions, comparing it against state-of-the-art models in both traditional and interactive segmentation settings. Our findings show that MedSAM-2 not only surpasses existing models in performance but also exhibits superior generalization across a range of medical image segmentation tasks. Our code will be released at: https://github.com/MedicineToken/Medical-SAM2
Abstract（参考訳）: 本稿では,SAM2フレームワークを用いて2次元および3次元の医用画像セグメンテーションタスクに対処する高度なセグメンテーションモデルであるMedSAM-2を紹介する。 MedSAM-2は、3Dの医療画像だけでなく、新しいワンプロンプト・セグメンテーション(One-prompt Segmentation)機能をアンロックする。これによってユーザは、オブジェクトをターゲットとする1つまたは特定のイメージに対してプロンプトを提供することができ、その後、画像間の時間的関係に関係なく、モデルがすべての画像に同じタイプのオブジェクトを自律的に分割することができる。腹部, 視床, 脳腫瘍, 甲状腺結節, 皮膚病変など, 様々な医用画像モダリティでMedSAM-2を評価し, 従来型および対話型セグメンテーション設定の最先端モデルと比較した。以上の結果から,MedSAM-2は既存モデルに勝るだけでなく,医療画像のセグメンテーションタスクにも優れることがわかった。私たちのコードは、https://github.com/MedicineToken/Medical-SAM2でリリースされます。

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