論文の概要: SAM-Mamba: Mamba Guided SAM Architecture for Generalized Zero-Shot Polyp Segmentation

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2412.08482v1
• Date: Wed, 11 Dec 2024 15:47:54 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2024-12-12 23:20:26.727453
• Title: SAM-Mamba: Mamba Guided SAM Architecture for Generalized Zero-Shot Polyp Segmentation
• Title（参考訳）: SAM-Mamba: Mamba Guided SAM Architecture for Generalized Zero-Shot Polyp Segmentation
• Authors: Tapas Kumar Dutta, Snehashis Majhi, Deepak Ranjan Nayak, Debesh Jha,
• Abstract要約: 大腸内視鏡検査におけるポリープセグメンテーションは大腸癌の検出に不可欠である。 畳み込みニューラルネットワーク(CNN)に基づく従来のセグメンテーションモデルは、詳細なパターンとグローバルなコンテキストを捉えるのに苦労している。 効率的なポリープセグメンテーションのためのMamba-guided Segment Anything Model (SAM-Mamba)を提案する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 3.075778955462259
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Polyp segmentation in colonoscopy is crucial for detecting colorectal cancer. However, it is challenging due to variations in the structure, color, and size of polyps, as well as the lack of clear boundaries with surrounding tissues. Traditional segmentation models based on Convolutional Neural Networks (CNNs) struggle to capture detailed patterns and global context, limiting their performance. Vision Transformer (ViT)-based models address some of these issues but have difficulties in capturing local context and lack strong zero-shot generalization. To this end, we propose the Mamba-guided Segment Anything Model (SAM-Mamba) for efficient polyp segmentation. Our approach introduces a Mamba-Prior module in the encoder to bridge the gap between the general pre-trained representation of SAM and polyp-relevant trivial clues. It injects salient cues of polyp images into the SAM image encoder as a domain prior while capturing global dependencies at various scales, leading to more accurate segmentation results. Extensive experiments on five benchmark datasets show that SAM-Mamba outperforms traditional CNN, ViT, and Adapter-based models in both quantitative and qualitative measures. Additionally, SAM-Mamba demonstrates excellent adaptability to unseen datasets, making it highly suitable for real-time clinical use.
• Abstract（参考訳）: 大腸内視鏡検査におけるポリープセグメンテーションは大腸癌の検出に重要である。 しかし、ポリプの構造、色、サイズの変化、周囲の組織との明確な境界の欠如により、これは困難である。 畳み込みニューラルネットワーク(CNN)に基づく従来のセグメンテーションモデルは、詳細なパターンとグローバルコンテキストをキャプチャし、パフォーマンスを制限している。 Vision Transformer (ViT) ベースのモデルはこれらの問題の一部に対処するが、局所的なコンテキストを捉えることは困難であり、ゼロショットの強い一般化が欠如している。 この目的のために,効率的なポリープセグメンテーションのためのMamba-guided Segment Anything Model (SAM-Mamba)を提案する。 提案手法ではエンコーダにMamba-Priorモジュールを導入し,SAMの一般的な事前学習表現とポリプ関連自明な手掛かりとのギャップを埋める。 SAMイメージエンコーダにポリプ画像の健全なキューを注入し、グローバルな依存関係をさまざまなスケールでキャプチャし、より正確なセグメンテーション結果をもたらす。 5つのベンチマークデータセットの大規模な実験により、SAM-Mambaは従来のCNN、ViT、Adapterベースのモデルよりも定量的かつ定性的に優れていることが示された。 さらにSAM-Mambaは、目に見えないデータセットに優れた適応性を示し、リアルタイム臨床用途に非常に適している。

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