論文の概要: A SAM-guided and Match-based Semi-Supervised Segmentation Framework for Medical Imaging

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2411.16949v1
• Date: Mon, 25 Nov 2024 21:41:38 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2024-11-27 13:35:24.041018
• Title: A SAM-guided and Match-based Semi-Supervised Segmentation Framework for Medical Imaging
• Title（参考訳）: SAM-guided and Match-based Semi-Supervised Segmentation Framework for Medical Imaging
• Authors: Guoping Xu, Xiaoxue Qian, Hua Chieh Shao, Jax Luo, Weiguo Lu, You Zhang,
• Abstract要約: SAMatchは、半教師付き医療画像セグメンテーションのためのSAM誘導フレームワークである。 SAMは様々なタスクにまたがってうまく一般化し、高信頼のプロンプトを生成し、擬似ラベルを洗練するために使用される。 ACDC心臓MRI, BUSI乳房超音波, MRLiver データセットを用いた実験では, SAMatch による最先端の成績が得られた。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 1.0331608576798357
• License:
• Abstract: This study introduces SAMatch, a SAM-guided Match-based framework for semi-supervised medical image segmentation, aimed at improving pseudo label quality in data-scarce scenarios. While Match-based frameworks are effective, they struggle with low-quality pseudo labels due to the absence of ground truth. SAM, pre-trained on a large dataset, generalizes well across diverse tasks and assists in generating high-confidence prompts, which are then used to refine pseudo labels via fine-tuned SAM. SAMatch is trained end-to-end, allowing for dynamic interaction between the models. Experiments on the ACDC cardiac MRI, BUSI breast ultrasound, and MRLiver datasets show SAMatch achieving state-of-the-art results, with Dice scores of 89.36%, 77.76%, and 80.04%, respectively, using minimal labeled data. SAMatch effectively addresses challenges in semi-supervised segmentation, offering a powerful tool for segmentation in data-limited environments. Code and data are available at https://github.com/apple1986/SAMatch.
• Abstract（参考訳）: 本研究では,データスカースシナリオにおける擬似ラベル品質の向上を目的とした,半教師付き医用画像分割のためのSAM誘導MatchベースのフレームワークであるSAMatchを紹介する。 Matchベースのフレームワークは有効であるが、基礎的真実が欠如しているため、低品質の擬似ラベルに苦しむ。 SAMは、大規模なデータセットで事前トレーニングされ、様々なタスクにまたがってうまく一般化され、高信頼のプロンプトを生成するのに役立ち、微調整されたSAMを介して擬似ラベルを洗練するために使用される。 SAMatchはエンドツーエンドでトレーニングされており、モデル間の動的インタラクションを可能にする。 ACDCの心臓MRI、BUSIの乳房超音波、MRLiverのデータセットの実験では、最小ラベル付きデータを用いて、Diceのスコアは89.36%、77.76%、80.04%である。 SAMatchは、半教師付きセグメンテーションの課題に効果的に対処し、データ限定環境におけるセグメンテーションのための強力なツールを提供する。 コードとデータはhttps://github.com/apple 1986/SAMatch.comで公開されている。

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