論文の概要: AMA-SAM: Adversarial Multi-Domain Alignment of Segment Anything Model for High-Fidelity Histology Nuclei Segmentation

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2503.21695v1
• Date: Thu, 27 Mar 2025 16:59:39 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2025-03-28 12:54:18.644842
• Title: AMA-SAM: Adversarial Multi-Domain Alignment of Segment Anything Model for High-Fidelity Histology Nuclei Segmentation
• Title（参考訳）: AMA-SAM:高密度ヒストロジー核セグメンテーションのためのセグメンテーションモデルの逆多重領域アライメント
• Authors: Jiahe Qian, Yaoyu Fang, Jinkui Hao, Bo Zhou,
• Abstract要約: 本稿では,Segment Anything Model(SAM)を拡張したAdrial Multi-domain Alignment of Segment Anything Model(AMA-SAM)を紹介した。 まず、ドメイン不変表現学習を促進するために、多様なドメインの特徴を調和させる条件勾配反転層(CGRL)を提案する。 次に,高分解能デコーダ (HR-Decoder) を設計することにより,SAM固有の低分解能出力に対処する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 2.52189149988768
• License:
• Abstract: Accurate segmentation of cell nuclei in histopathology images is essential for numerous biomedical research and clinical applications. However, existing cell nucleus segmentation methods only consider a single dataset (i.e., primary domain), while neglecting to leverage supplementary data from diverse sources (i.e., auxiliary domains) to reduce overfitting and enhance the performance. Although incorporating multiple datasets could alleviate overfitting, it often exacerbates performance drops caused by domain shifts. In this work, we introduce Adversarial Multi-domain Alignment of Segment Anything Model (AMA-SAM) that extends the Segment Anything Model (SAM) to overcome these obstacles through two key innovations. First, we propose a Conditional Gradient Reversal Layer (CGRL), a multi-domain alignment module that harmonizes features from diverse domains to promote domain-invariant representation learning while preserving crucial discriminative features for the primary dataset. Second, we address SAM's inherent low-resolution output by designing a High-Resolution Decoder (HR-Decoder), which directly produces fine-grained segmentation maps in order to capture intricate nuclei boundaries in high-resolution histology images. To the best of our knowledge, this is the first attempt to adapt SAM for multi-dataset learning with application to histology nuclei segmentation. We validate our method on several publicly available datasets, demonstrating consistent and significant improvements over state-of-the-art approaches.
• Abstract（参考訳）: 病理組織像における細胞核の正確なセグメンテーションは多くの生物医学研究および臨床応用に不可欠である。 しかし、既存の細胞核分割法は1つのデータセット(すなわちプライマリドメイン)しか考慮していないが、多種多様なソース(すなわち補助ドメイン)からの補足データを利用して過剰な適合を減らし、性能を高めることは無視されている。 複数のデータセットを組み込むことでオーバーフィッティングが軽減されるが、ドメインシフトによるパフォーマンス低下が悪化することがしばしばある。 本稿では,Segment Anything Model(SAM)を拡張したAdversarial Multi-domain Alignment of Segment Anything Model(AMA-SAM)を紹介し,これらの障害を2つの重要なイノベーションを通じて克服する。 まず,多領域アライメントモジュールであるConditional Gradient Reversal Layer (CGRL)を提案する。 第2に,高分解能デコーダ(HR-デコーダ)を設計することにより,SAM固有の低分解能出力に対処する。 我々の知る限りでは、SAMをマルチデータセット学習に適用するための最初の試みであり、組織学的な核セグメンテーションへの応用である。 提案手法をいくつかの公開データセットで検証し,最先端のアプローチに対する一貫性と顕著な改善を実証した。

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