論文の概要: Sam2Rad: A Segmentation Model for Medical Images with Learnable Prompts
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2409.06821v1
- Date: Tue, 10 Sep 2024 19:04:44 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2024-09-12 17:07:53.254695
- Title: Sam2Rad: A Segmentation Model for Medical Images with Learnable Prompts
- Title（参考訳）: Sam2Rad:学習可能なプロンプトを用いた医用画像のセグメンテーションモデル
- Authors: Assefa Seyoum Wahd, Banafshe Felfeliyan, Yuyue Zhou, Shrimanti Ghosh, Adam McArthur, Jiechen Zhang, Jacob L. Jaremko, Abhilash Hareendranathan,
- Abstract要約: Sam2Rad(サム2ラッド)は、SAMとその変異体をヒトのプロンプトを使わずに、米国骨のセグメンテーションに適応するための素早い学習アプローチである。
10個のラベル付きイメージでトレーニングすることができ、自動セグメンテーションのためにSAMアーキテクチャと互換性がある。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.3513282443657268
- License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
- Abstract: Foundation models like the segment anything model require high-quality manual prompts for medical image segmentation, which is time-consuming and requires expertise. SAM and its variants often fail to segment structures in ultrasound (US) images due to domain shift. We propose Sam2Rad, a prompt learning approach to adapt SAM and its variants for US bone segmentation without human prompts. It introduces a prompt predictor network (PPN) with a cross-attention module to predict prompt embeddings from image encoder features. PPN outputs bounding box and mask prompts, and 256-dimensional embeddings for regions of interest. The framework allows optional manual prompting and can be trained end-to-end using parameter-efficient fine-tuning (PEFT). Sam2Rad was tested on 3 musculoskeletal US datasets: wrist (3822 images), rotator cuff (1605 images), and hip (4849 images). It improved performance across all datasets without manual prompts, increasing Dice scores by 2-7% for hip/wrist and up to 33% for shoulder data. Sam2Rad can be trained with as few as 10 labeled images and is compatible with any SAM architecture for automatic segmentation.
- Abstract（参考訳）: セグメンテーションモデルのような基礎モデルは、医用画像のセグメンテーションに高品質な手動プロンプトを必要とする。
SAMとその変種は、しばしばドメインシフトによる超音波(US)画像の構造の分割に失敗する。
Sam2Radは、SAMとその変異体をヒトのプロンプトを使わずに、米国骨のセグメンテーションに適応するための素早い学習手法である。
イメージエンコーダの機能から、プロンプト埋め込みを予測するために、クロスアテンションモジュールを備えたプロンプト予測ネットワーク(PPN)を導入する。
PPNはバウンディングボックスとマスクプロンプトを出力し、興味のある領域に対して256次元の埋め込みを行う。
このフレームワークはオプションのマニュアルプロンプトを可能にし、パラメータ効率の微調整(PEFT)を使用してエンドツーエンドでトレーニングすることができる。
Sam2Radは、手首(3822枚)、回転子カフ(1605枚)、ヒップ(4849枚)の3つの筋肉骨格のデータセットでテストされた。
手動のプロンプトなしですべてのデータセットのパフォーマンスを改善し、ヒップ/ブラストで2-7%、肩データで最大33%のDiceスコアを向上した。
Sam2Radは10個のラベル付きイメージでトレーニングでき、自動セグメンテーションのためにSAMアーキテクチャと互換性がある。
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