論文の概要: VesselSAM: Leveraging SAM for Aortic Vessel Segmentation with LoRA and Atrous Attention

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2502.18185v1
• Date: Tue, 25 Feb 2025 13:26:06 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2025-02-26 15:19:14.884137
• Title: VesselSAM: Leveraging SAM for Aortic Vessel Segmentation with LoRA and Atrous Attention
• Title（参考訳）: VesselSAM: LoRA と Atrous Attention を併用した大動脈血管拡張術における SAM の活用
• Authors: Adnan Iltaf, Rayan Merghani Ahmed, Bin Li, Shoujun Zhou,
• Abstract要約: 大動脈血管分節に対するAnything Model (SAM) の修正版である VesselSAM を提案する。 VesselSAM には,Atrous Attention と Low-Rank Adaptation (LoRA) を組み合わせたセグメンテーションパフォーマンス向上のための新モジュールであるAtrousLoRA が組み込まれている。 VesselSAMをAortic Vessel Tree (AVT) データセットとType-B Aortic Dissection (TBAD) データセットの2つの挑戦的なデータセットで評価する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 4.259086547278879
• License:
• Abstract: Medical image segmentation is crucial for clinical diagnosis and treatment planning, particularly for complex anatomical structures like vessels. In this work, we propose VesselSAM, a modified version of the Segmentation Anything Model (SAM), specifically designed for aortic vessel segmentation. VesselSAM incorporates AtrousLoRA, a novel module that combines Atrous Attention with Low-Rank Adaptation (LoRA), to improve segmentation performance. Atrous Attention enables the model to capture multi-scale contextual information, preserving both fine local details and broader global context. At the same time, LoRA facilitates efficient fine-tuning of the frozen SAM image encoder, reducing the number of trainable parameters and ensuring computational efficiency. We evaluate VesselSAM on two challenging datasets: the Aortic Vessel Tree (AVT) dataset and the Type-B Aortic Dissection (TBAD) dataset. VesselSAM achieves state-of-the-art performance with DSC scores of 93.50\%, 93.25\%, 93.02\%, and 93.26\% across multiple medical centers. Our results demonstrate that VesselSAM delivers high segmentation accuracy while significantly reducing computational overhead compared to existing large-scale models. This development paves the way for enhanced AI-based aortic vessel segmentation in clinical environments. The code and models will be released at https://github.com/Adnan-CAS/AtrousLora.
• Abstract（参考訳）: 医用画像分割は臨床診断や治療計画、特に血管のような複雑な解剖学的構造において重要である。 本研究では,大動脈血管の分節に特化して設計されたSegmentation Anything Model (SAM) の修正版であるVesselSAMを提案する。 VesselSAM には,Atrous Attention と Low-Rank Adaptation (LoRA) を組み合わせた新たなモジュールであるAtrousLoRA が組み込まれ,セグメンテーションのパフォーマンスが向上している。 Atrous Attentionは、局所的な細部とより広いグローバルなコンテキストの両方を保存することで、マルチスケールのコンテキスト情報をキャプチャすることを可能にする。 同時に、LoRAは凍ったSAMイメージエンコーダの効率的な微調整を容易にし、トレーニング可能なパラメータの数を減らし、計算効率を確保する。 VesselSAMをAortic Vessel Tree (AVT) データセットとType-B Aortic Dissection (TBAD) データセットの2つの挑戦的なデータセットで評価する。 VesselSAMは、DSCスコア93.50\%、93.25\%、93.02\%、93.26\%の最先端のパフォーマンスを達成している。 以上の結果から,VesselSAMは既存の大規模モデルに比べて計算オーバーヘッドを大幅に低減しつつ,高いセグメンテーション精度を実現することが示された。 この開発は、臨床環境におけるAIベースの大動脈のセグメンテーションを強化する道を開く。 コードとモデルはhttps://github.com/Adnan-CAS/AtrousLora.comでリリースされる。

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