論文の概要: Unified Start, Personalized End: Progressive Pruning for Efficient 3D Medical Image Segmentation

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2509.09267v1
• Date: Thu, 11 Sep 2025 08:53:37 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2025-09-12 16:52:24.304843
• Title: Unified Start, Personalized End: Progressive Pruning for Efficient 3D Medical Image Segmentation
• Title（参考訳）: 統合開始・パーソナライズ・エンド:効率的な3次元医用画像分割のためのプログレッシブ・プルーニング
• Authors: Linhao Li, Yiwen Ye, Ziyang Chen, Yong Xia,
• Abstract要約: PSP-Segは動的で効率的な3Dセグメンテーションを可能にするプログレッシブプルーニングフレームワークである。 PSP-Segは、nU-Netと同等のパフォーマンスを実現し、GPUメモリ使用量を42-45%削減した。 これらの知見は,PSP-Segが臨床応用において,費用対効果は高いが高いパフォーマンスの代替手段としての可能性を裏付けるものである。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 20.759618120977894
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: 3D medical image segmentation often faces heavy resource and time consumption, limiting its scalability and rapid deployment in clinical environments. Existing efficient segmentation models are typically static and manually designed prior to training, which restricts their adaptability across diverse tasks and makes it difficult to balance performance with resource efficiency. In this paper, we propose PSP-Seg, a progressive pruning framework that enables dynamic and efficient 3D segmentation. PSP-Seg begins with a redundant model and iteratively prunes redundant modules through a combination of block-wise pruning and a functional decoupling loss. We evaluate PSP-Seg on five public datasets, benchmarking it against seven state-of-the-art models and six efficient segmentation models. Results demonstrate that the lightweight variant, PSP-Seg-S, achieves performance on par with nnU-Net while reducing GPU memory usage by 42-45%, training time by 29-48%, and parameter number by 83-87% across all datasets. These findings underscore PSP-Seg's potential as a cost-effective yet high-performing alternative for widespread clinical application.
• Abstract（参考訳）: 3D医療画像のセグメンテーションは、しばしば大量のリソースと時間消費に直面し、そのスケーラビリティと臨床環境への迅速な展開を制限している。 既存の効率的なセグメンテーションモデルは通常、トレーニング前に静的で手動で設計され、様々なタスクへの適応性を制限し、パフォーマンスとリソース効率のバランスをとるのが難しくなる。 本稿では,動的かつ効率的な3Dセグメンテーションを実現するプログレッシブプルーニングフレームワークであるPSP-Segを提案する。 PSP-Segは冗長モデルから始まり、ブロックワイズプルーニングと機能的デカップリング損失を組み合わせた冗長モジュールを反復的に生成する。 PSP-Segを5つの公開データセットで評価し、7つの最先端モデルと6つの効率的なセグメンテーションモデルと比較した。 その結果、軽量版であるPSP-Seg-Sは、nU-Netと同等のパフォーマンスを実現し、GPUメモリ使用量を42-45%削減し、トレーニング時間を29-48%削減し、パラメータ数を83-87%削減した。 これらの知見は,PSP-Segが臨床応用において,費用対効果は高いが,高いパフォーマンスの代替手段としての可能性を裏付けるものである。

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