論文の概要: Improved Baselines with Synchronized Encoding for Universal Medical Image Segmentation

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2408.09886v3
• Date: Sun, 02 Mar 2025 11:32:04 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2025-03-04 15:02:13.296511
• Title: Improved Baselines with Synchronized Encoding for Universal Medical Image Segmentation
• Title（参考訳）: ユニバーサル医用画像分割のためのシンクロナイズドエンコーディングによるベースラインの改良
• Authors: Sihan Yang, Xuande Mi, Jiadong Feng, Haixia Bi, Hai Zhang, Jian Sun,
• Abstract要約: SyncSAMは、医用画像符号化を強化するために、畳み込みとトランスフォーマー機能を統合した同期デュアルブランチエンコーダを使用する。 SyncSAMはテストセットで最先端のパフォーマンスを実現し、目に見えないデータセットで強力なゼロショット機能を示す。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 34.08601740109437
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Large foundation models, known for their strong zero-shot generalization capabilities, can be applied to a wide range of downstream tasks. However, developing foundation models for medical image segmentation poses a significant challenge due to the domain gap between natural and medical images. While fine-tuning techniques based on the Segment Anything Model (SAM) have been explored, they primarily focus on scaling up data or refining inference strategies without incorporating domain-specific architectural designs, limiting their zero-shot performance. To optimize segmentation performance under standard inference settings and provide a strong baseline for future research, we introduce SyncSAM, which employs a synchronized dual-branch encoder that integrates convolution and Transformer features in a synchronized manner to enhance medical image encoding, and a multi-scale dual-branch decoder to preserve image details. SyncSAM is trained on two of the largest medical image segmentation datasets, SA-Med2D-20M and IMed-361M, resulting in a series of pre-trained models for universal medical image segmentation. Experimental results demonstrate that SyncSAM not only achieves state-of-the-art performance on test sets but also exhibits strong zero-shot capabilities on unseen datasets. The code and model weights are available at https://github.com/Hhankyangg/SyncSAM.
• Abstract（参考訳）: 強力なゼロショット一般化能力で知られる大規模な基礎モデルは、幅広い下流タスクに適用できる。 しかし, 医用画像セグメンテーションの基礎モデルの開発は, 自然画像と医用画像の領域差が大きな課題となっている。 Segment Anything Model(SAM)に基づいた微調整技術が検討されているが、主にドメイン固有のアーキテクチャ設計を組み込まずに、データのスケールアップや推論戦略の精細化に注力し、ゼロショットのパフォーマンスを制限している。 標準推論条件下でのセグメンテーション性能を最適化し,将来研究のための強力なベースラインを提供するSyncSAMを導入し,医用画像エンコーディングを改善するために畳み込みとトランスフォーマー機能を統合する同期デュアルブランチエンコーダと,画像の詳細を保存するマルチスケールデュアルブランチデコーダを紹介する。 SyncSAMは、SA-Med2D-20MとIMed-361Mの2つの最大の医療画像セグメンテーションデータセットに基づいて訓練されており、その結果、ユニバーサルな医療画像セグメンテーションのための一連の訓練済みモデルが作成された。 実験の結果、SyncSAMはテストセットで最先端のパフォーマンスを達成するだけでなく、目に見えないデータセットで強力なゼロショット機能を示すことがわかった。 コードとモデルの重み付けはhttps://github.com/Hhankyangg/SyncSAMで確認できる。

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