論文の概要: Hierarchical Self-Prompting SAM: A Prompt-Free Medical Image Segmentation Framework

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2506.02854v1
• Date: Tue, 03 Jun 2025 13:23:33 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2025-06-04 21:47:35.698679
• Title: Hierarchical Self-Prompting SAM: A Prompt-Free Medical Image Segmentation Framework
• Title（参考訳）: 階層型セルフプロンピングSAM:プロンプトフリーな医用画像セグメンテーションフレームワーク
• Authors: Mengmeng Zhang, Xingyuan Dai, Yicheng Sun, Jing Wang, Yueyang Yao, Xiaoyan Gong, Fuze Cong, Feiyue Wang, Yisheng Lv,
• Abstract要約: Hierarchical Self-Prompting SAM (HSP-SAM) は医療画像セグメンテーションのための新しいセルフプロンプトフレームワークである。 HSP-SAMはポリープや皮膚病変のセグメンテーションのような古典的なセグメンテーションタスクにおいて優れた性能を発揮する。 未確認データセットへの強力な一般化を示し、従来の最先端手法よりも14.04%の改善を実現している。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 22.156422571599453
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: Although the Segment Anything Model (SAM) is highly effective in natural image segmentation, it requires dependencies on prompts, which limits its applicability to medical imaging where manual prompts are often unavailable. Existing efforts to fine-tune SAM for medical segmentation typically struggle to remove this dependency. We propose Hierarchical Self-Prompting SAM (HSP-SAM), a novel self-prompting framework that enables SAM to achieve strong performance in prompt-free medical image segmentation. Unlike previous self-prompting methods that remain limited to positional prompts similar to vanilla SAM, we are the first to introduce learning abstract prompts during the self-prompting process. This simple and intuitive self-prompting framework achieves superior performance on classic segmentation tasks such as polyp and skin lesion segmentation, while maintaining robustness across diverse medical imaging modalities. Furthermore, it exhibits strong generalization to unseen datasets, achieving improvements of up to 14.04% over previous state-of-the-art methods on some challenging benchmarks. These results suggest that abstract prompts encapsulate richer and higher-dimensional semantic information compared to positional prompts, thereby enhancing the model's robustness and generalization performance. All models and codes will be released upon acceptance.
• Abstract（参考訳）: SAM(Segment Anything Model)は、自然画像のセグメンテーションにおいて非常に効果的であるが、プロンプトに依存しているため、手動のプロンプトがしばしば利用できない医療画像への適用が制限される。 メディカルセグメンテーションのためにSAMを微調整する既存の取り組みは、一般的にこの依存関係を取り除くのに苦労する。 HSP-SAM(Hierarchical Self-Prompting SAM)を提案する。 バニラSAMと同様の位置的プロンプトに制限された従来の自己プロンプト法とは異なり、我々は自己プロンプト過程において、初めて学習抽象プロンプトを導入する。 このシンプルで直感的なセルフプロンプティングフレームワークは、様々な医用画像モダリティの堅牢性を維持しつつ、ポリプや皮膚病変のセグメンテーションのような古典的なセグメンテーションタスクにおいて優れたパフォーマンスを達成する。 さらに、未確認データセットに対する強力な一般化を示し、いくつかの挑戦的なベンチマークで過去の最先端の手法よりも14.04%改善された。 これらの結果から,抽象的プロンプトは位置的プロンプトよりもリッチで高次元的なセマンティック情報をカプセル化し,モデルの堅牢性と一般化性能を向上させることが示唆された。 すべてのモデルとコードは受け入れられる。

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