論文の概要: Zero-shot 3D Segmentation of Abdominal Organs in CT Scans Using Segment Anything Model 2: Adapting Video Tracking Capabilities for 3D Medical Imaging

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2408.06170v2
• Date: Wed, 4 Sep 2024 05:53:17 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2024-09-06 19:18:56.601532
• Title: Zero-shot 3D Segmentation of Abdominal Organs in CT Scans Using Segment Anything Model 2: Adapting Video Tracking Capabilities for 3D Medical Imaging
• Title（参考訳）: Segment Anything Model 2を用いたCTスキャンにおける腹部臓器のゼロショット3次元分割 : 3次元画像診断におけるビデオ追跡機能の適用
• Authors: Yosuke Yamagishi, Shouhei Hanaoka, Tomohiro Kikuchi, Takahiro Nakao, Yuta Nakamura, Yukihiro Nomura, Soichiro Miki, Takeharu Yoshikawa, Osamu Abe,
• Abstract要約: 腹部臓器の3次元分画におけるSegment Anything Model 2のゼロショット性能をCTで評価した。 性能は入力負のプロンプトと初期スライス選択に大きく影響された。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.4477747148398817
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: Purpose: To evaluate the zero-shot performance of Segment Anything Model 2 (SAM 2) in 3D segmentation of abdominal organs in CT scans, and to investigate the effects of prompt settings on segmentation results. Materials and Methods: Using a subset of the TotalSegmentator CT dataset (n = 123) from eight institutions, we assessed SAM 2's ability to segment eight abdominal organs. Segmentation was initiated from three different z-coordinate levels (caudal, mid, and cranial levels) of each organ. Performance was measured using the Dice similarity coefficient (DSC). We also analyzed the impact of "negative prompts," which explicitly exclude certain regions from the segmentation process, on accuracy. Additionally, we analyzed organ volumes to contextualize the segmentation performance. Results: As a zero-shot approach, larger organs with clear boundaries demonstrated high segmentation performance, with mean(median) DSCs as follows: liver 0.821(0.898), left kidney 0.870(0.921), right kidney 0.862(0.935), and spleen 0.891(0.932). Smaller organs showed lower performance: gallbladder 0.531(0.590), pancreas 0.361(0.359), and adrenal glands, right 0.203(0.109), left 0.308(0.231). The initial slice for segmentation and the use of negative prompts significantly influenced the results. By removing negative prompts from the input, the DSCs significantly decreased for six organs. Moderate positive correlations were observed between volume sizes and DSCs. Conclusion: SAM 2 demonstrated promising zero-shot performance in segmenting certain abdominal organs in CT scans, particularly larger organs with clear boundaries. Performance was significantly influenced by input negative prompts and initial slice selection, highlighting the importance of optimizing these factors for effective segmentation.
• Abstract（参考訳）: 目的:CTスキャンにおける腹部臓器の3次元分割におけるSegment Anything Model 2 (SAM2) のゼロショット性能を評価するとともに,迅速な設定がセグメンテーション結果に及ぼす影響について検討する。 材料と方法:8施設のTotalSegmentator CTデータセット(n = 123)のサブセットを用いて,SAM2の腹腔内臓器の分画能力を評価した。 各臓器の3種類のz座標レベル(耳道,中,頭蓋,頭蓋)からセグメンテーションを開始した。 The Dice similarity coefficient (DSC) was measured using the Dice similarity coefficient。 また,セグメント化過程から特定の領域を明示的に排除する「負のプロンプト」の精度への影響を解析した。 さらに,臓器の体積を分析し,セグメンテーション性能の文脈化を行った。 結果: 肝 0.821(0.898), 左腎 0.870(0.921), 右腎 0.862(0.935), 脾 0.891(0.932), 胆嚢0.531(0.590),膵0.361(0.359),副腎,右0.203(0.109),左0.308(0.231)であった。 セグメンテーションの初期スライスと負のプロンプトの使用は結果に大きな影響を及ぼした。 入力から陰性のプロンプトを除去することにより,6臓器に対してDSCは有意に低下した。 ボリュームサイズとDSCとの間には正の正の相関が認められた。 結語:SAM 2は腹部CT検査,特に境界が明瞭な大臓器において,腹腔内臓器の分画において有望なゼロショット性能を示した。 性能は入力負のプロンプトと初期スライス選択に大きく影響され、これらの因子を効果的セグメンテーションに最適化することの重要性を強調した。

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