論文の概要: RadioActive: 3D Radiological Interactive Segmentation Benchmark

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2411.07885v2
• Date: Fri, 29 Nov 2024 09:02:25 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2024-12-02 15:17:52.475443
• Title: RadioActive: 3D Radiological Interactive Segmentation Benchmark
• Title（参考訳）: RadioActive: 放射線学的インタラクティブセグメンテーションベンチマーク
• Authors: Constantin Ulrich, Tassilo Wald, Emily Tempus, Maximilian Rokuss, Paul F. Jaeger, Klaus Maier-Hein,
• Abstract要約: 臨床シナリオにおける対話的セグメンテーション手法を評価するために,RadioActiveベンチマークを導入する。 多様なデータセット、ターゲット構造、インタラクティブなセグメンテーションメソッドを含む。 ドメインギャップにもかかわらず、スライス的に誘導されるアプローチのパフォーマンスがネイティブな3Dメソッドと一致できることが、驚くほど示されている。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 1.1095764130645482
• License:
• Abstract: Current interactive segmentation approaches, inspired by the success of META's Segment Anything model, have achieved notable advancements, however, they come with substantial limitations that hinder their practical application in 3D radiological scenarios. These include unrealistic human interaction requirements, such as slice-by-slice operations for 2D models on 3D data, a lack of iterative interactive refinement, and insufficient evaluation experiments. These shortcomings prevent accurate assessment of model performance and lead to inconsistent outcomes across studies. The RadioActive benchmark overcomes these challenges by offering a comprehensive and reproducible evaluation of interactive segmentation methods in realistic, clinically relevant scenarios. It includes diverse datasets, target structures, and interactive segmentation methods, and provides a flexible, extendable codebase that allows seamless integration of new models and prompting strategies. We also introduce advanced prompting techniques to enable 2D models on 3D data by reducing the needed number of interaction steps, enabling a fair comparison. We show that surprisingly the performance of slice-wise prompted approaches can match native 3D methods, despite the domain gap. Our findings challenge the current literature and highlight that models not specifically trained on medical data can outperform the current specialized medical methods. By open-sourcing RadioActive, we invite the research community to integrate their models and prompting techniques, ensuring continuous and transparent evaluation of interactive segmentation models in 3D medical imaging.
• Abstract（参考訳）: 現在の対話的セグメンテーションアプローチは、METAのセグメンション・アプライシング・モデルの成功にインスパイアされたものであり、顕著な進歩を遂げているが、3Dラジオグラフィーのシナリオにおける実践的応用を妨げる重大な制限が伴っている。 例えば、3Dデータ上の2次元モデルのスライス・バイ・スライス・オペレーション、反復的インタラクティブ・リファインメントの欠如、評価実験の不十分などである。 これらの欠点は、モデル性能の正確な評価を妨げ、研究全体で矛盾した結果をもたらす。 RadioActiveベンチマークは、リアルで臨床的に関係のあるシナリオにおいて、インタラクティブなセグメンテーション手法の包括的で再現可能な評価を提供することによって、これらの課題を克服する。 多様なデータセット、ターゲット構造、インタラクティブなセグメンテーションメソッドが含まれており、フレキシブルで拡張可能なコードベースを提供し、新しいモデルのシームレスな統合と戦略の推進を可能にしている。 また、3次元データ上で2次元モデルを実現するための高度なプロンプト技術を導入し、必要な対話ステップ数を削減し、公正な比較を可能にする。 ドメインギャップにもかかわらず、スライス的に誘導されるアプローチのパフォーマンスがネイティブな3Dメソッドと一致できることが、驚くほど示されている。 以上の結果から,医療データに特化していないモデルは,現在の専門的な医療手法よりも優れていることが示唆された。 RadioActiveをオープンソース化することで、研究コミュニティに彼らのモデルの統合と技術推進、インタラクティブなセグメンテーションモデルの3D医療画像の連続的かつ透過的な評価を依頼する。

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