論文の概要: SegAnyPET: Universal Promptable Segmentation from Positron Emission Tomography Images

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2502.14351v1
• Date: Thu, 20 Feb 2025 08:17:13 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2025-02-21 14:27:26.498477
• Title: SegAnyPET: Universal Promptable Segmentation from Positron Emission Tomography Images
• Title（参考訳）: SegAnyPET: ポジトロン・エミッション・トモグラフィー画像からのユニバーサル・プロンプタブル・セグメンテーション
• Authors: Yichi Zhang, Le Xue, Wenbo Zhang, Lanlan Li, Yuchen Liu, Chen Jiang, Yuan Cheng, Yuan Qi,
• Abstract要約: 本研究は,PET画像からの普遍的プロンプト可能なセグメンテーションのためのモダリティ特異的な3次元基礎モデルであるSegAnyPETを開発する。 また,SegAnyPETは1点または数点のプロンプトポイントのみを用いて,視線と視線を正確にセグメント化できることを示す。 PET画像の最初の基盤モデルとして、SegAnyPETは、分子イメージングのための様々な下流タスクへの応用を推し進めると考えている。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 21.883098685700666
• License:
• Abstract: Positron Emission Tomography (PET) imaging plays a crucial role in modern medical diagnostics by revealing the metabolic processes within a patient's body, which is essential for quantification of therapy response and monitoring treatment progress. However, the segmentation of PET images presents unique challenges due to their lower contrast and less distinct boundaries compared to other structural medical modalities. Recent developments in segmentation foundation models have shown superior versatility across diverse natural image segmentation tasks. Despite the efforts of medical adaptations, these works primarily focus on structural medical images with detailed physiological structural information and exhibit poor generalization ability when adapted to molecular PET imaging. In this paper, we collect and construct PETS-5k, the largest PET segmentation dataset to date, comprising 5,731 three-dimensional whole-body PET images and encompassing over 1.3M 2D images. Based on the established dataset, we develop SegAnyPET, a modality-specific 3D foundation model for universal promptable segmentation from PET images. To issue the challenge of discrepant annotation quality of PET images, we adopt a cross prompting confident learning (CPCL) strategy with an uncertainty-guided self-rectification process to robustly learn segmentation from high-quality labeled data and low-quality noisy labeled data. Experimental results demonstrate that SegAnyPET can correctly segment seen and unseen targets using only one or a few prompt points, outperforming state-of-the-art foundation models and task-specific fully supervised models with higher accuracy and strong generalization ability for universal segmentation. As the first foundation model for PET images, we believe that SegAnyPET will advance the applications to various downstream tasks for molecular imaging.
• Abstract（参考訳）: ポジトロン・エミッション・トモグラフィ(PET)画像は、治療反応の定量化と治療の進行のモニタリングに不可欠である患者の体内の代謝過程を明らかにすることで、現代の医療診断において重要な役割を担っている。 しかし,PET画像のセグメンテーションは,他の構造的医学的モダリティと比較して,コントラストが低く,バウンダリが低かったため,独特な課題を呈している。 セグメンテーション基礎モデルの最近の進歩は、様々な自然画像セグメンテーションタスクにおいて優れた効率性を示している。 医学的適応の努力にもかかわらず、これらの研究は主に、詳細な生理的構造情報を持つ構造的医学的イメージに焦点を当て、分子PETイメージングに適応する際の一般化能力の低下を示す。 本稿では,これまでで最大のPETセグメンテーションデータセットであるPETS-5kの3次元PET画像5,731枚を収集,構築した。 確立されたデータセットに基づいて、PET画像から普遍的なプロンプト可能なセグメンテーションのためのモダリティ特異的な3D基礎モデルであるSegAnyPETを開発した。 PET画像のアノテーション品質の相違を解消するために,不確実性誘導による自己修正プロセスによる信頼度学習(CPCL)戦略を採用し,高品質なラベル付きデータと低品質のノイズ付きラベル付きデータからセグメンテーションを確実に学習する。 実験結果から,SegAnyPETは1点または数点のプロンプトポイントのみを用いて,視線と視線を正確にセグメンテーションできることがわかった。 PET画像の最初の基盤モデルとして、SegAnyPETは、分子イメージングのための様々な下流タスクへの応用を推し進めると考えている。

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