論文の概要: Language-guided Scale-aware MedSegmentor for Lesion Segmentation in Medical Imaging

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2408.17347v3
• Date: Sat, 19 Apr 2025 17:27:18 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2025-04-30 13:15:33.187327
• Title: Language-guided Scale-aware MedSegmentor for Lesion Segmentation in Medical Imaging
• Title（参考訳）: 言語誘導型大規模医療用メドセグメンタ
• Authors: Shuyi Ouyang, Jinyang Zhang, Xiangye Lin, Xilai Wang, Qingqing Chen, Yen-Wei Chen, Lanfen Lin,
• Abstract要約: 臨床的には、特定の病変の分節化は診断精度と治療効率を著しく向上させる。 本稿では,与えられたテキスト表現に基づいて,医療画像のターゲット病変をセグメント化する言語誘導型大規模メドセグメンタ(LSMS)を提案する。 我々のLSMSは、計算コストを大幅に下げて、常に優れた性能を実現しています。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 7.912408164613206
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: In clinical practice, segmenting specific lesions based on the needs of physicians can significantly enhance diagnostic accuracy and treatment efficiency. However, conventional lesion segmentation models lack the flexibility to distinguish lesions according to specific requirements. Given the practical advantages of using text as guidance, we propose a novel model, Language-guided Scale-aware MedSegmentor (LSMS), which segments target lesions in medical images based on given textual expressions. We define this as a new task termed Referring Lesion Segmentation (RLS). To address the lack of suitable benchmarks for RLS, we construct a vision-language medical dataset named Reference Hepatic Lesion Segmentation (RefHL-Seg). LSMS incorporates two key designs: (i) Scale-Aware Vision-Language attention module, which performs visual feature extraction and vision-language alignment in parallel. By leveraging diverse convolutional kernels, this module acquires rich visual representations and interacts closely with linguistic features, thereby enhancing the model's capacity for precise object localization. (ii) Full-Scale Decoder, which globally models multi-modal features across multiple scales and captures complementary information between them to accurately delineate lesion boundaries. Additionally, we design a specialized loss function comprising both segmentation loss and vision-language contrastive loss to better optimize cross-modal learning. We validate the performance of LSMS on RLS as well as on conventional lesion segmentation tasks across multiple datasets. Our LSMS consistently achieves superior performance with significantly lower computational cost. Code and datasets will be released.
• Abstract（参考訳）: 臨床実践では、医師のニーズに基づく特定の病変の分節化は、診断精度と治療効率を著しく向上させる。 しかし, 従来の病変分割モデルは, 特定の要求に応じて病変を識別する柔軟性に欠けていた。 テキストをガイダンスとして用いるという現実的な利点を生かして、与えられたテキスト表現に基づいて医療画像のターゲット病変をセグメント化するLSMS(Language-Guided Scale-Aware MedSegmentor)を提案する。 我々はこれをReferring Lesion Segmentation (RLS)と呼ばれる新しいタスクと定義する。 RLSの適切なベンチマークの欠如に対処するため、RefHL-Seg(Reference Hepatic Lesion Segmentation)という視覚言語医学データセットを構築した。 LSMSには2つの重要な設計がある。 (i)視覚特徴抽出と視覚言語アライメントを並列に行うスケール・アウェア・ビジョン・ランゲージ・アテンション・モジュール。 多様な畳み込みカーネルを活用することで、このモジュールはリッチな視覚表現を取得し、言語的特徴と密接な相互作用を行い、正確なオブジェクトローカライゼーションのためのモデルの能力を高める。 (ii) 複数スケールにわたるマルチモーダル特徴を世界規模でモデル化したフルスケールデコーダ。 さらに,セグメンテーション損失と視覚言語によるコントラスト損失の両方からなる特殊損失関数を設計し,クロスモーダル学習を最適化する。 複数のデータセットにまたがる従来の病変分割タスクと同様に、LSS上でのLSMSの性能を検証した。 我々のLSMSは、計算コストを大幅に下げて、常に優れた性能を実現しています。 コードとデータセットがリリースされる。

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