論文の概要: SAMed-2: Selective Memory Enhanced Medical Segment Anything Model

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2507.03698v1
• Date: Fri, 04 Jul 2025 16:30:38 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2025-07-08 15:46:34.84152
• Title: SAMed-2: Selective Memory Enhanced Medical Segment Anything Model
• Title（参考訳）: SAMed-2:Selective Memory Enhanced Medical Segment Anything Model
• Authors: Zhiling Yan, Sifan Song, Dingjie Song, Yiwei Li, Rong Zhou, Weixiang Sun, Zhennong Chen, Sekeun Kim, Hui Ren, Tianming Liu, Quanzheng Li, Xiang Li, Lifang He, Lichao Sun,
• Abstract要約: SAM-2アーキテクチャ上に構築された医用画像分割のための新しい基礎モデルを提案する。 画像エンコーダにテンポラプタアダプタを導入し、画像相関をキャプチャし、信頼性駆動型メモリ機構により、後続の検索のために高確かさの機能を格納する。 内部ベンチマークと10の外部データセットによる実験は、マルチタスクシナリオにおける最先端のベースラインよりも優れたパフォーマンスを示している。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 28.534663662441293
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Recent "segment anything" efforts show promise by learning from large-scale data, but adapting such models directly to medical images remains challenging due to the complexity of medical data, noisy annotations, and continual learning requirements across diverse modalities and anatomical structures. In this work, we propose SAMed-2, a new foundation model for medical image segmentation built upon the SAM-2 architecture. Specifically, we introduce a temporal adapter into the image encoder to capture image correlations and a confidence-driven memory mechanism to store high-certainty features for later retrieval. This memory-based strategy counters the pervasive noise in large-scale medical datasets and mitigates catastrophic forgetting when encountering new tasks or modalities. To train and evaluate SAMed-2, we curate MedBank-100k, a comprehensive dataset spanning seven imaging modalities and 21 medical segmentation tasks. Our experiments on both internal benchmarks and 10 external datasets demonstrate superior performance over state-of-the-art baselines in multi-task scenarios. The code is available at: https://github.com/ZhilingYan/Medical-SAM-Bench.
• Abstract（参考訳）: 近年の「セグメント・アズ」の取り組みは、大規模なデータから学ぶことで有望であることが示されているが、医療データの複雑さ、ノイズの多いアノテーション、様々なモダリティや解剖学的構造にまたがる継続的な学習要件のために、そのようなモデルを医療画像に直接適用することは依然として困難である。 本研究では,SAM-2アーキテクチャ上に構築された医療画像セグメンテーションの基盤モデルであるSAMed-2を提案する。 具体的には,イメージエンコーダにテンポラリアダプタを導入し,画像相関をキャプチャし,信頼性駆動型メモリ機構により,後続の検索に高信頼な特徴を格納する。 このメモリベースの戦略は、大規模な医療データセットの広範にわたるノイズに対処し、新しいタスクやモダリティに遭遇した際の破滅的な忘れを軽減します。 MedBank-100kは、7つの画像モダリティと21の医療セグメンテーションタスクにまたがる包括的データセットである。 内部ベンチマークと10の外部データセットによる実験は、マルチタスクシナリオにおける最先端のベースラインよりも優れたパフォーマンスを示している。 コードは、https://github.com/ZhilingYan/Medical-SAM-Bench.comで入手できる。

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