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

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2502.14351v3
• Date: Tue, 01 Jul 2025 15:07:38 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2025-07-02 15:54:40.034137
• 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。 実験の結果,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対象臓器をセグメント化できることがわかった。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 21.883098685700666
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Positron Emission Tomography (PET) is a powerful molecular imaging tool that plays a crucial role in modern medical diagnostics by visualizing radio-tracer distribution to reveal physiological processes. Accurate organ segmentation from PET images is essential for comprehensive multi-systemic analysis of interactions between different organs and pathologies. Existing segmentation methods are limited by insufficient annotation data and varying levels of annotation, resulting in weak generalization ability and difficulty in clinical application. Recent developments in segmentation foundation models have shown superior versatility across diverse segmentation tasks. Despite the efforts of medical adaptations, these works primarily focus on structural medical images with detailed physiological structural information and exhibit limited generalization performance on 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, 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 for promptable segmentation. Experimental results demonstrate that SegAnyPET can segment seen and unseen target organs 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.
• Abstract（参考訳）: PET(Positron Emission Tomography)は、放射線・放射線の分布を可視化して生理過程を明らかにすることで、現代の医学診断において重要な役割を果たす強力な分子イメージングツールである。 PET画像からの正確な臓器分割は、異なる臓器と病理組織間の相互作用の総合的多系統解析に不可欠である。 既存のセグメンテーション法は、アノテーションの不十分なデータと様々なレベルのアノテーションによって制限され、その結果、一般化能力の弱さと臨床応用の難しさをもたらす。 セグメンテーション基礎モデルの最近の進歩は、多様な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用画像に焦点を当て、分子PETイメージングにおいて限られた一般化性能を示す。 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。 そこで我々は,高品質なラベル付きデータと低品質なラベル付きデータからセグメンテーションを積極的に学習し,セグメンテーションを促進可能なセグメンテーションを実現するために,不確実性誘導型自己修正プロセスを備えたクロスプロンプト型自信学習(CPCL)戦略を採用した。 実験結果から,SegAnyPETは1ないし数点のプロンプトポイントのみを用いて対象臓器のセグメント化が可能であり,精度が高く,汎用セグメンテーションのための強力な一般化能力を有する,最先端基礎モデルやタスク特異的完全教師付きモデルよりも優れていた。

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