論文の概要: LIMIS: Towards Language-based Interactive Medical Image Segmentation

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2410.16939v1
• Date: Tue, 22 Oct 2024 12:13:47 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2024-10-23 14:28:46.495983
• Title: LIMIS: Towards Language-based Interactive Medical Image Segmentation
• Title（参考訳）: LIMIS:対話型医用画像セグメンテーションを目指して
• Authors: Lena Heinemann, Alexander Jaus, Zdravko Marinov, Moon Kim, Maria Francesca Spadea, Jens Kleesiek, Rainer Stiefelhagen,
• Abstract要約: LIMISは、最初の純粋言語に基づく対話型医療画像分割モデルである。 我々は、Grounded SAMを医療領域に適応させ、言語に基づくモデルインタラクション戦略を設計する。 LIMISを3つの公開医療データセット上で,パフォーマンスとユーザビリティの観点から評価した。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 58.553786162527686
• License:
• Abstract: Within this work, we introduce LIMIS: The first purely language-based interactive medical image segmentation model. We achieve this by adapting Grounded SAM to the medical domain and designing a language-based model interaction strategy that allows radiologists to incorporate their knowledge into the segmentation process. LIMIS produces high-quality initial segmentation masks by leveraging medical foundation models and allows users to adapt segmentation masks using only language, opening up interactive segmentation to scenarios where physicians require using their hands for other tasks. We evaluate LIMIS on three publicly available medical datasets in terms of performance and usability with experts from the medical domain confirming its high-quality segmentation masks and its interactive usability.
• Abstract（参考訳）: 本研究の中では,LIMISについて紹介する: 純粋に言語をベースとした対話型医療画像分割モデル。 そこで我々は,医学領域にGrounded SAMを適用し,放射線学者が知識をセグメンテーションプロセスに組み込むことのできる言語ベースのモデル相互作用戦略を設計する。 LIMISは医療基礎モデルを利用して高品質な初期セグメンテーションマスクを作成し、ユーザーは言語のみを使用してセグメンテーションマスクを適応させ、医師が他のタスクのために手を使うシナリオに対話的なセグメンテーションを開放する。 医療領域の専門家は, 高品質なセグメンテーションマスクと対話型ユーザビリティを確認し, LIMISを3つの公開医用データセットに対して, 性能とユーザビリティの観点から評価した。

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