論文の概要: Text Embedded Swin-UMamba for DeepLesion Segmentation

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2508.06453v1
• Date: Fri, 08 Aug 2025 16:54:06 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2025-08-11 20:39:06.312437
• Title: Text Embedded Swin-UMamba for DeepLesion Segmentation
• Title（参考訳）: 深層セグメンテーションのためのテキスト埋め込みスイムンバ
• Authors: Ruida Cheng, Tejas Sudharshan Mathai, Pritam Mukherjee, Benjamin Hou, Qingqing Zhu, Zhiyong Lu, Matthew McAuliffe, Ronald M. Summers,
• Abstract要約: 大きな言語モデル(LLM)を病変分割ワークフローに統合することで、画像特徴と放射線診断レポートからの病変特性の記述を組み合わせることができる。 本研究では,病変分割作業におけるSwin-UMambaアーキテクチャへのテキスト統合の可能性について検討した。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 6.654483111362868
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: Segmentation of lesions on CT enables automatic measurement for clinical assessment of chronic diseases (e.g., lymphoma). Integrating large language models (LLMs) into the lesion segmentation workflow offers the potential to combine imaging features with descriptions of lesion characteristics from the radiology reports. In this study, we investigate the feasibility of integrating text into the Swin-UMamba architecture for the task of lesion segmentation. The publicly available ULS23 DeepLesion dataset was used along with short-form descriptions of the findings from the reports. On the test dataset, a high Dice Score of 82% and low Hausdorff distance of 6.58 (pixels) was obtained for lesion segmentation. The proposed Text-Swin-UMamba model outperformed prior approaches: 37% improvement over the LLM-driven LanGuideMedSeg model (p < 0.001),and surpassed the purely image-based xLSTM-UNet and nnUNet models by 1.74% and 0.22%, respectively. The dataset and code can be accessed at https://github.com/ruida/LLM-Swin-UMamba
• Abstract（参考訳）: CT上の病変の分離は、慢性疾患(例えばリンパ腫)の臨床的評価のための自動測定を可能にする。 大規模言語モデル(LLM)を病変分割ワークフローに統合することにより,画像特徴と病変特性の記述を併用することが可能になる。 本研究では,病変分割作業におけるSwin-UMambaアーキテクチャへのテキスト統合の可能性について検討した。 ULS23 DeepLesionデータセットは、レポートの調査結果を簡潔に記述すると共に、公開されている。 その結果,82%の高Diceスコアと6.58ピクセルの低ハウスドルフ距離が得られた。 LLM駆動のLanGuideMedSegモデル(p < 0.001)よりも37%改善し、純画像ベースのxLSTM-UNetモデルとnnUNetモデルをそれぞれ1.74%、0.22%上回った。 データセットとコードはhttps://github.com/ruida/LLM-Swin-UMambaでアクセスできます。

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