論文の概要: Wave-GMS: Lightweight Multi-Scale Generative Model for Medical Image Segmentation

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2510.03216v1
• Date: Fri, 03 Oct 2025 17:53:16 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2025-10-06 16:35:52.525321
• Title: Wave-GMS: Lightweight Multi-Scale Generative Model for Medical Image Segmentation
• Title（参考訳）: Wave-GMS:医療画像分割のための軽量マルチスケール生成モデル
• Authors: Talha Ahmed, Nehal Ahmed Shaikh, Hassan Mohy-ud-Din,
• Abstract要約: Wave-GMSは、医用画像セグメンテーションのための軽量で効率的なマルチスケール生成モデルである。 Wave-GMSは2.6Mのトレーニング可能なパラメータしか必要とせず、クロスドメインの一般化性に優れた最先端セグメンテーション性能を実現する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.31127176608400353
• License: http://creativecommons.org/licenses/by-sa/4.0/
• Abstract: For equitable deployment of AI tools in hospitals and healthcare facilities, we need Deep Segmentation Networks that offer high performance and can be trained on cost-effective GPUs with limited memory and large batch sizes. In this work, we propose Wave-GMS, a lightweight and efficient multi-scale generative model for medical image segmentation. Wave-GMS has a substantially smaller number of trainable parameters, does not require loading memory-intensive pretrained vision foundation models, and supports training with large batch sizes on GPUs with limited memory. We conducted extensive experiments on four publicly available datasets (BUS, BUSI, Kvasir-Instrument, and HAM10000), demonstrating that Wave-GMS achieves state-of-the-art segmentation performance with superior cross-domain generalizability, while requiring only ~2.6M trainable parameters. Code is available at https://github.com/ATPLab-LUMS/Wave-GMS.
• Abstract（参考訳）: 病院や医療施設にAIツールを均等に配置するためには、高性能で、メモリが限られ、バッチサイズが大きいコスト効率の高いGPUでトレーニングできるディープセグメンテーションネットワークが必要です。 本研究では,医療画像セグメンテーションのための軽量かつ効率的なマルチスケール生成モデルであるWave-GMSを提案する。 Wave-GMSは、トレーニング可能なパラメータのかなり少ないため、メモリ集約型の事前トレーニングされたビジョン基盤モデルのロードは不要で、メモリ制限のあるGPU上での大きなバッチサイズでのトレーニングをサポートする。 我々は4つの公開データセット(BUS, BUSI, Kvasir-Instrument, HAM10000)について広範な実験を行い、Wave-GMSが2.6Mのトレーニング可能なパラメータしか必要とせず、最先端のセグメンテーション性能を達成できることを実証した。 コードはhttps://github.com/ATPLab-LUMS/Wave-GMSで入手できる。

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