論文の概要: Unleashing the Potential of SAM2 for Biomedical Images and Videos: A Survey

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2408.12889v1
• Date: Fri, 23 Aug 2024 07:51:10 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2024-08-26 15:49:48.547435
• Title: Unleashing the Potential of SAM2 for Biomedical Images and Videos: A Survey
• Title（参考訳）: バイオメディカル画像とビデオにおけるSAM2の可能性:サーベイ
• Authors: Yichi Zhang, Zhenrong Shen,
• Abstract要約: Segment Anything Model (SAM) は、プロンプト駆動のパラダイムをイメージセグメンテーションの領域に拡張したことを示す。 最近のSAM2の導入は、オリジナルのSAMをストリーミング方式に効果的に拡張し、ビデオセグメンテーションにおいて強力なパフォーマンスを示す。 本稿では,SAM2をバイオメディカル画像やビデオに適用するための最近の取り組みの概要について述べる。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 8.216028136706948
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: The unprecedented developments in segmentation foundational models have become a dominant force in the field of computer vision, introducing a multitude of previously unexplored capabilities in a wide range of natural images and videos. Specifically, the Segment Anything Model (SAM) signifies a noteworthy expansion of the prompt-driven paradigm into the domain of image segmentation. The recent introduction of SAM2 effectively extends the original SAM to a streaming fashion and demonstrates strong performance in video segmentation. However, due to the substantial distinctions between natural and medical images, the effectiveness of these models on biomedical images and videos is still under exploration. This paper presents an overview of recent efforts in applying and adapting SAM2 to biomedical images and videos. The findings indicate that while SAM2 shows promise in reducing annotation burdens and enabling zero-shot segmentation, its performance varies across different datasets and tasks. Addressing the domain gap between natural and medical images through adaptation and fine-tuning is essential to fully unleash SAM2's potential in clinical applications. To support ongoing research endeavors, we maintain an active repository that contains up-to-date SAM & SAM2-related papers and projects at https://github.com/YichiZhang98/SAM4MIS.
• Abstract（参考訳）: セグメンテーションの基礎モデルにおける前例のない発展は、コンピュータビジョンの分野で支配的な力となり、様々な自然画像やビデオに、これまで探索されていなかった多くの機能を導入している。 具体的には、Segment Anything Model (SAM) は、画像セグメンテーションの領域へのプロンプト駆動パラダイムの注目すべき拡張を意味する。 最近のSAM2の導入は、オリジナルのSAMをストリーミング方式に効果的に拡張し、ビデオセグメンテーションにおける強力なパフォーマンスを示している。 しかし, 自然画像と医用画像の相違により, バイオメディカル画像やビデオに対するこれらのモデルの有効性はいまだ検討中である。 本稿では,SAM2をバイオメディカル画像やビデオに適用するための最近の取り組みの概要について述べる。 SAM2はアノテーションの負担を軽減し、ゼロショットのセグメンテーションを可能にすることを約束しているが、そのパフォーマンスはデータセットやタスクによって異なる。 自然画像と医用画像の領域ギャップを適応と微調整で解決することは、臨床応用におけるSAM2の可能性を完全に解き放つのに不可欠である。 進行中の研究活動をサポートするため、私たちは SAM & SAM2関連の最新の論文とプロジェクトを含むアクティブリポジトリをhttps://github.com/YichiZhang98/SAM4MISで維持しています。

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