論文の概要: SAM-UNet:Enhancing Zero-Shot Segmentation of SAM for Universal Medical Images

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2408.09886v1
• Date: Mon, 19 Aug 2024 11:01:00 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2024-08-20 16:44:56.760754
• Title: SAM-UNet:Enhancing Zero-Shot Segmentation of SAM for Universal Medical Images
• Title（参考訳）: SAM-UNet:ユニバーサル医療画像におけるSAMのゼロショットセグメンテーションの促進
• Authors: Sihan Yang, Haixia Bi, Hai Zhang, Jian Sun,
• Abstract要約: Segment Anything Model (SAM) は、様々な自然画像のセグメンテーションタスクにおいて印象的な性能を示した。 本稿では,U-Netを元のSAMに組み込んだ新たな基盤モデルSAMUNetを提案する。 我々は,SA-Med2D-16MでSAM-UNetをトレーニングした。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 40.4422523499489
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Segment Anything Model (SAM) has demonstrated impressive performance on a wide range of natural image segmentation tasks. However, its performance significantly deteriorates when directly applied to medical domain, due to the remarkable differences between natural images and medical images. Some researchers have attempted to train SAM on large scale medical datasets. However, poor zero-shot performance is observed from the experimental results. In this context, inspired by the superior performance of U-Net-like models in medical image segmentation, we propose SAMUNet, a new foundation model which incorporates U-Net to the original SAM, to fully leverage the powerful contextual modeling ability of convolutions. To be specific, we parallel a convolutional branch in the image encoder, which is trained independently with the vision Transformer branch frozen. Additionally, we employ multi-scale fusion in the mask decoder, to facilitate accurate segmentation of objects with different scales. We train SAM-UNet on SA-Med2D-16M, the largest 2-dimensional medical image segmentation dataset to date, yielding a universal pretrained model for medical images. Extensive experiments are conducted to evaluate the performance of the model, and state-of-the-art result is achieved, with a dice similarity coefficient score of 0.883 on SA-Med2D-16M dataset. Specifically, in zero-shot segmentation experiments, our model not only significantly outperforms previous large medical SAM models across all modalities, but also substantially mitigates the performance degradation seen on unseen modalities. It should be highlighted that SAM-UNet is an efficient and extensible foundation model, which can be further fine-tuned for other downstream tasks in medical community. The code is available at https://github.com/Hhankyangg/sam-unet.
• Abstract（参考訳）: Segment Anything Model (SAM) は、様々な自然画像のセグメンテーションタスクにおいて印象的な性能を示した。 しかし, 自然画像と医用画像の相違により, 直接医療領域に適用した場合, その性能は著しく低下する。 一部の研究者は、SAMを大規模医療データセットでトレーニングしようと試みている。 しかし, 実験結果からゼロショット性能は低かった。 医用画像セグメンテーションにおけるU-Netライクなモデルの性能に着想を得て,U-Netを元のSAMに組み込んだ新たな基盤モデルSAMUNetを提案し,畳み込みの強力なコンテキストモデリング能力をフル活用する。 具体的には、画像エンコーダの畳み込み分岐を並列化し、視覚トランスフォーマー分岐をフリーズして独立に訓練する。 さらに,マスクデコーダのマルチスケール融合を利用して,異なるスケールのオブジェクトの正確なセグメンテーションを容易にする。 我々は,SA-Med2D-16MでSAM-UNetをトレーニングした。 SA-Med2D-16Mデータセット上で, サイス類似度係数の0.883のスコアで, モデルの性能評価実験を行った。 具体的には、ゼロショットセグメンテーション実験において、我々のモデルは、すべてのモダリティで以前の大きなSAMモデルよりも大幅に優れるだけでなく、目に見えないモダリティで見られるパフォーマンス劣化を著しく軽減する。 SAM-UNetは効率的で拡張可能な基盤モデルであり、医療コミュニティの他の下流のタスクをさらに微調整することができる点を強調しておく必要がある。 コードはhttps://github.com/Hhankyangg/sam-unet.comで公開されている。

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