論文の概要: Few Exemplar-Based General Medical Image Segmentation via Domain-Aware Selective Adaptation
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2410.09254v2
- Date: Fri, 25 Oct 2024 16:45:19 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2024-10-30 15:33:30.141979
- Title: Few Exemplar-Based General Medical Image Segmentation via Domain-Aware Selective Adaptation
- Title（参考訳）: ドメイン認識選択適応による先進的な一般医用画像分割
- Authors: Chen Xu, Qiming Huang, Yuqi Hou, Jiangxing Wu, Fan Zhang, Hyung Jin Chang, Jianbo Jiao,
- Abstract要約: 医用画像のセグメンテーションは、ドメインのギャップ、データモダリティの変化、ドメインの知識や専門家への依存による課題を引き起こす。
本稿では,自然画像で訓練した大規模モデルから学習した一般知識を,対応する医療領域・モダリティに適応させるための,ドメイン対応選択的適応手法を提案する。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 28.186785488818135
- License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
- Abstract: Medical image segmentation poses challenges due to domain gaps, data modality variations, and dependency on domain knowledge or experts, especially for low- and middle-income countries (LMICs). Whereas for humans, given a few exemplars (with corresponding labels), we are able to segment different medical images even without exten-sive domain-specific clinical training. In addition, current SAM-based medical segmentation models use fine-grained visual prompts, such as the bounding rectangle generated from manually annotated target segmentation mask, as the bounding box (bbox) prompt during the testing phase. However, in actual clinical scenarios, no such precise prior knowledge is available. Our experimental results also reveal that previous models nearly fail to predict when given coarser bbox prompts. Considering these issues, in this paper, we introduce a domain-aware selective adaptation approach to adapt the general knowledge learned from a large model trained with natural images to the corresponding medical domains/modalities, with access to only a few (e.g. less than 5) exemplars. Our method mitigates the aforementioned limitations, providing an efficient and LMICs-friendly solution. Extensive experimental analysis showcases the effectiveness of our approach, offering potential advancements in healthcare diagnostics and clinical applications in LMICs.
- Abstract（参考訳）: 医療画像のセグメンテーションは、特に低所得国や中所得国(LMIC)において、ドメインのギャップ、データモダリティの変化、ドメインの知識や専門家への依存による課題を引き起こす。
人間には、いくつかの例(ラベル付き)があるが、拡張型ドメイン固有の臨床訓練をすることなく、異なる医療画像を分割することができる。
さらに、現在のSAMベースの医療セグメンテーションモデルでは、手動で注釈付けされたターゲットセグメンテーションマスクから生成される境界矩形など、テストフェーズ中にバウンディングボックス(bbox)プロンプトとして、きめ細かい視覚プロンプトを使用する。
しかし、実際の臨床シナリオでは、そのような正確な事前知識は得られない。
また, 実験結果から, 従来のモデルでは, 粗いbboxのプロンプトの予測に失敗しそうにないことが明らかとなった。
本稿では、これらの課題を踏まえ、自然画像で訓練された大規模モデルから学習した一般知識を対応する医療領域・モダリティに適応させるための、ドメイン対応選択的適応アプローチを提案する。
本手法は, 上記の制限を緩和し, LMICsに親しみやすいソリューションを提供する。
本手法の有効性を概説し, 医療診断の進歩と LMIC の臨床応用について検討した。
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