論文の概要: Generalizing Segmentation Foundation Model Under Sim-to-real Domain-shift for Guidewire Segmentation in X-ray Fluoroscopy

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2410.07460v1
• Date: Wed, 9 Oct 2024 21:59:48 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2024-10-31 16:56:23.239064
• Title: Generalizing Segmentation Foundation Model Under Sim-to-real Domain-shift for Guidewire Segmentation in X-ray Fluoroscopy
• Title（参考訳）: X線フルオロスコープにおけるガイドワイヤセグメンテーションのためのSim-to-realドメインシフト下の一般化セグメンテーション基礎モデル
• Authors: Yuxuan Wen, Evgenia Roussinova, Olivier Brina, Paolo Machi, Mohamed Bouri,
• Abstract要約: Sim-to-real ドメイン適応アプローチは、コスト効率の良いソリューションを提供するシミュレーションから合成データを利用する。 対象領域のアノテーションを使わずに、SAMを蛍光X線ガイドワイヤセグメント化に適応させる戦略を提案する。 提案手法は、事前訓練されたSAMと、最先端のドメイン適応技術の両方を大きなマージンで上回っている。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 1.4353812560047192
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Guidewire segmentation during endovascular interventions holds the potential to significantly enhance procedural accuracy, improving visualization and providing critical feedback that can support both physicians and robotic systems in navigating complex vascular pathways. Unlike supervised segmentation networks, which need many expensive expert-annotated labels, sim-to-real domain adaptation approaches utilize synthetic data from simulations, offering a cost-effective solution. The success of models like Segment-Anything (SAM) has driven advancements in image segmentation foundation models with strong zero/few-shot generalization through prompt engineering. However, they struggle with medical images like X-ray fluoroscopy and the domain-shifts of the data. Given the challenges of acquiring annotation and the accessibility of labeled simulation data, we propose a sim-to-real domain adaption framework with a coarse-to-fine strategy to adapt SAM to X-ray fluoroscopy guidewire segmentation without any annotation on the target domain. We first generate the pseudo-labels by utilizing a simple source image style transfer technique that preserves the guidewire structure. Then, we develop a weakly supervised self-training architecture to fine-tune an end-to-end student SAM with the coarse labels by imposing consistency regularization and supervision from the teacher SAM network. We validate the effectiveness of the proposed method on a publicly available Cardiac dataset and an in-house Neurovascular dataset, where our method surpasses both pre-trained SAM and many state-of-the-art domain adaptation techniques by a large margin. Our code will be made public on GitHub soon.
• Abstract（参考訳）: 血管内介入中のガイドワイヤのセグメンテーションは、手続き的精度を著しく向上させ、可視化を改善し、複雑な血管経路をナビゲートする際に医師とロボットシステムの両方をサポートする重要なフィードバックを提供する可能性がある。 多くの高価な専門家アノテートラベルを必要とする教師付きセグメンテーションネットワークとは異なり、sim-to-realドメイン適応アプローチはシミュレーションから合成データを利用し、コスト効率の良いソリューションを提供する。 Segment-Anything (SAM) のようなモデルの成功は、プロンプトエンジニアリングによる強力なゼロ/フェーショットの一般化を伴うイメージセグメンテーション基盤モデルの進歩を促している。 しかし、X線フルオロスコープやデータの領域シフトといった医療画像に苦しむ。 アノテーションの取得とラベル付きシミュレーションデータのアクセシビリティを考慮し、ターゲットドメインにアノテーションを付加せずにSAMを蛍光X線ガイドワイヤに適応させる粗い戦略を持つsim-to-realドメイン適応フレームワークを提案する。 まず、ガイドワイヤ構造を保存するシンプルなソース画像スタイルの転送技術を用いて、擬似ラベルを生成する。 そこで我々は,教師SAMネットワークから,教師SAMネットワークからの整合性正規化と監督を付与して,粗いラベルでエンド・ツー・エンドのSAMを微調整する,弱教師付き自己学習アーキテクチャを開発した。 提案手法は,すでにトレーニング済みのSAMと多くの最先端ドメイン適応技術の両方を大きなマージンで超越した,公用Cardiacデータセットと社内神経血管データセットに対して有効であることを示す。 私たちのコードは近いうちにGitHubで公開される予定です。

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