論文の概要: SAM-DCE: Addressing Token Uniformity and Semantic Over-Smoothing in Medical Segmentation

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2509.16886v2
• Date: Tue, 23 Sep 2025 09:14:07 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2025-09-24 14:02:59.917547
• Title: SAM-DCE: Addressing Token Uniformity and Semantic Over-Smoothing in Medical Segmentation
• Title（参考訳）: SAM-DCE : 医用セグメンテーションにおけるToken UniformityとSemantic Over-Smoothingの対応
• Abstract要約: Segment Anything Model (SAM)は、自然画像に印象的なゼロショットセグメンテーション能力を示す。 SAMは、ドメインシフト、解剖学的多様性、およびユーザが提供するプロンプトに依存するため、医療画像の困難に遭遇する。 トークンの均一性を緩和し、クラス間分離性を高め、きめ細かな一貫した表現でマスクデコードを強化しながら、局所的な識別とグローバルな意味のバランスをとるSAM-DCEを提案する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 21.575506470602736
• License: http://creativecommons.org/licenses/by-nc-nd/4.0/
• Abstract: The Segment Anything Model (SAM) demonstrates impressive zero-shot segmentation ability on natural images but encounters difficulties in medical imaging due to domain shifts, anatomical variability, and its reliance on user-provided prompts. Recent prompt-free adaptations alleviate the need for expert intervention, yet still suffer from limited robustness and adaptability, often overlooking the issues of semantic over-smoothing and token uniformity. We propose SAM-DCE, which balances local discrimination and global semantics while mitigating token uniformity, enhancing inter-class separability, and enriching mask decoding with fine-grained, consistent representations. Extensive experiments on diverse medical benchmarks validate its effectiveness.
• Abstract（参考訳）: Segment Anything Model (SAM)は、自然画像に印象的なゼロショットセグメンテーション能力を示すが、ドメインシフト、解剖学的変動、およびユーザが提供するプロンプトへの依存による医療画像の困難に遭遇する。 近年のプロンプトフリー適応は専門家の介入の必要性を緩和するが、それでも限定的な堅牢性と適応性に悩まされ、しばしば意味的過密性とトークンの均一性の問題を見落としている。 トークンの均一性を緩和し、クラス間分離性を高め、きめ細かな一貫した表現でマスクデコードを強化しながら、局所的な識別とグローバルな意味のバランスをとるSAM-DCEを提案する。 多様な医療ベンチマークに関する大規模な実験は、その有効性を検証する。

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