Fugu-MT 論文翻訳(概要): PG-SAM: Prior-Guided SAM with Medical for Multi-organ Segmentation

論文の概要: PG-SAM: Prior-Guided SAM with Medical for Multi-organ Segmentation

arxiv url: http://arxiv.org/abs/2503.18227v3
Date: Wed, 26 Mar 2025 13:38:40 GMT
ステータス: 翻訳完了
システム内更新日: 2025-03-27 13:22:03.502094
Title: PG-SAM: Prior-Guided SAM with Medical for Multi-organ Segmentation
Title（参考訳）: PG-SAM:多臓器分離のための医療用プリガイドSAM
Authors: Yiheng Zhong, Zihong Luo, Chengzhi Liu, Feilong Tang, Zelin Peng, Ming Hu, Yingzhen Hu, Jionglong Su, Zongyuan Ge, Imran Razzak,
Abstract要約: Segment Anything Model (SAM)は強力なゼロショット機能を示す。 SAMの精度とロバスト性は、医用画像分割に適用すると著しく低下する。我々は, 微粒なモーダリティ事前整合器を用いたプリエントガイドSAM (PG-SAM) を提案する。
参考スコア（独自算出の注目度）: 23.98353484144839
License:
Abstract: Segment Anything Model (SAM) demonstrates powerful zero-shot capabilities; however, its accuracy and robustness significantly decrease when applied to medical image segmentation. Existing methods address this issue through modality fusion, integrating textual and image information to provide more detailed priors. In this study, we argue that the granularity of text and the domain gap affect the accuracy of the priors. Furthermore, the discrepancy between high-level abstract semantics and pixel-level boundary details in images can introduce noise into the fusion process. To address this, we propose Prior-Guided SAM (PG-SAM), which employs a fine-grained modality prior aligner to leverage specialized medical knowledge for better modality alignment. The core of our method lies in efficiently addressing the domain gap with fine-grained text from a medical LLM. Meanwhile, it also enhances the priors' quality after modality alignment, ensuring more accurate segmentation. In addition, our decoder enhances the model's expressive capabilities through multi-level feature fusion and iterative mask optimizer operations, supporting unprompted learning. We also propose a unified pipeline that effectively supplies high-quality semantic information to SAM. Extensive experiments on the Synapse dataset demonstrate that the proposed PG-SAM achieves state-of-the-art performance. Our code is released at https://github.com/logan-0623/PG-SAM.
Abstract（参考訳）: Segment Anything Model (SAM) は強力なゼロショット機能を示すが、医療画像のセグメンテーションに適用した場合、精度とロバスト性は著しく低下する。既存の手法では、この問題をモダリティ融合を通じて解決し、テキスト情報と画像情報を統合してより詳細な事前情報を提供する。本研究では,テキストの粒度と領域ギャップが先行の精度に影響を与えることを論じる。さらに、画像における高レベルの抽象的意味論と画素レベルの境界詳細との相違は、融合プロセスにノイズをもたらす可能性がある。そこで本研究では,特定の医療知識を活かし,より精密なモダリティ・アライメント・アライメントを実現するために,詳細なモダリティ・アライメント・アライメント・アライメント・システム(PG-SAM)を提案する。本手法の核心は,医療用LLMの微細なテキストで領域ギャップを効率的に解決することにある。一方、モダリティアライメント後の事前品質も向上し、より正確なセグメンテーションが保証される。さらに、デコーダはマルチレベル特徴融合と反復マスクオプティマイザ操作によりモデルの表現能力を向上し、プロンプトなし学習をサポートする。また,SAMに高品質なセマンティック情報を効果的に供給する統合パイプラインを提案する。 Synapseデータセットの大規模な実験は、提案したPG-SAMが最先端のパフォーマンスを達成することを示した。私たちのコードはhttps://github.com/logan-0623/PG-SAMで公開されています。

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