論文の概要: Medical Image Segmentation with SAM-generated Annotations

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2409.20253v1
• Date: Mon, 30 Sep 2024 12:43:20 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2024-10-02 11:58:29.528975
• Title: Medical Image Segmentation with SAM-generated Annotations
• Title（参考訳）: SAMアノテーションを用いた医用画像分割
• Authors: Iira Häkkinen, Iaroslav Melekhov, Erik Englesson, Hossein Azizpour, Juho Kannala,
• Abstract要約: 医療データのアノテーションツールとしてSegment Anything Model(SAM)の性能を評価する。 我々は,MSD (Medicical Decathlon) のCT (Computerd tomography) タスク上で,いわゆる「擬似ラベル」を生成する。 擬似ラベルは、弱教師付きでUNetモデルをトレーニングするために、地上の真理ラベルの代わりに使用される。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 12.432602118806573
• License: http://creativecommons.org/licenses/by-sa/4.0/
• Abstract: The field of medical image segmentation is hindered by the scarcity of large, publicly available annotated datasets. Not all datasets are made public for privacy reasons, and creating annotations for a large dataset is time-consuming and expensive, as it requires specialized expertise to accurately identify regions of interest (ROIs) within the images. To address these challenges, we evaluate the performance of the Segment Anything Model (SAM) as an annotation tool for medical data by using it to produce so-called "pseudo labels" on the Medical Segmentation Decathlon (MSD) computed tomography (CT) tasks. The pseudo labels are then used in place of ground truth labels to train a UNet model in a weakly-supervised manner. We experiment with different prompt types on SAM and find that the bounding box prompt is a simple yet effective method for generating pseudo labels. This method allows us to develop a weakly-supervised model that performs comparably to a fully supervised model.
• Abstract（参考訳）: 医用画像のセグメンテーションの分野は、大規模で一般公開された注釈付きデータセットの不足によって妨げられている。 すべてのデータセットがプライバシー上の理由から公開されている訳ではなく、画像内の関心領域(ROI)を正確に識別する専門的な専門知識を必要とするため、大規模なデータセットのアノテーションを作成するのに時間と費用がかかる。 これらの課題に対処するため,医学的セグメンテーション・デカトロン(MSD)計算断層撮影(CT)タスク上で,いわゆる「擬似ラベル」を作成するために医療データのアノテーションツールとしてSegment Anything Model(SAM)の性能を評価する。 擬似ラベルは、弱教師付きでUNetモデルをトレーニングするために、地上の真理ラベルの代わりに使用される。 我々はSAM上で異なるプロンプト型を実験し、バウンディングボックスプロンプトは擬似ラベルを生成するための単純かつ効果的な方法であることを確認した。 本手法により,完全教師付きモデルに適合して機能する弱教師付きモデルの開発が可能となる。

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