論文の概要: Developing Foundation Models for Universal Segmentation from 3D Whole-Body Positron Emission Tomography

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2603.11627v1
• Date: Thu, 12 Mar 2026 07:41:28 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2026-03-13 14:46:25.950258
• Title: Developing Foundation Models for Universal Segmentation from 3D Whole-Body Positron Emission Tomography
• Title（参考訳）: 3次元全体ポジトロン放射トモグラフィーによるユニバーサルセグメンテーションの基礎モデルの開発
• Authors: Yichi Zhang, Le Xue, Wenbo Zhang, Lanlan Li, Feiyang Xiao, Yuchen Liu, Xiaohui Zhang, Hongwei Zhang, Shuqi Wang, Gang Feng, Liling Peng, Xin Gao, Yuanfan Xu, Yuan Qi, Kuangyu Shi, Hong Zhang, Yuan Cheng, Mei Tian, Zixin Hu,
• Abstract要約: 我々はこれまでで最大かつ最も包括的なPETデータセットを構築し、モデル開発のための59831のセグメンテーションマスクと11041の3DボディPETスキャンを含む。 多様なセグメンテーションタスクに汎用的に適用可能な,革新的な基礎モデルであるSegAnyPETを提案する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 36.14746684754266
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Positron emission tomography (PET) is a key nuclear medicine imaging modality that visualizes radiotracer distributions to quantify in vivo physiological and metabolic processes, playing an irreplaceable role in disease management. Despite its clinical importance, the development of deep learning models for quantitative PET image analysis remains severely limited, driven by both the inherent segmentation challenge from PET's paucity of anatomical contrast and the high costs of data acquisition and annotation. To bridge this gap, we develop generalist foundational models for universal segmentation from 3D whole-body PET imaging. We first build the largest and most comprehensive PET dataset to date, comprising 11041 3D whole-body PET scans with 59831 segmentation masks for model development. Based on this dataset, we present SegAnyPET, an innovative foundational model with general-purpose applicability to diverse segmentation tasks. Built on a 3D architecture with a prompt engineering strategy for mask generation, SegAnyPET enables universal and scalable organ and lesion segmentation, supports efficient human correction with minimal effort, and enables a clinical human-in-the-loop workflow. Extensive evaluations on multi-center, multi-tracer, multi-disease datasets demonstrate that SegAnyPET achieves strong zero-shot performance across a wide range of segmentation tasks, highlighting its potential to advance the clinical applications of molecular imaging.
• Abstract（参考訳）: ポジトロン・エミッション・トモグラフィー(PET)は、放射性物質分布を可視化し、生体内生理および代謝過程を定量化し、疾患管理において不定の役割を果たす重要な核医学画像モダリティである。 その臨床的重要性にもかかわらず、定量PET画像解析のためのディープラーニングモデルの開発は、PETの解剖学的コントラストの曖昧さと、データ取得とアノテーションの高コストから固有のセグメンテーションの課題によって、依然として著しく制限されている。 このギャップを埋めるために,3次元全身PET画像からユニバーサルセグメンテーションのための一般基礎モデルを構築した。 モデル開発のための59831のセグメンテーションマスクと11041の全身PETスキャンを含む,これまでで最大かつ最も包括的なPETデータセットを構築した。 本データセットに基づいて,多様なセグメンテーションタスクに汎用的に適用可能な,革新的な基礎モデルであるSegAnyPETを提案する。 マスク生成のための迅速なエンジニアリング戦略を備えた3Dアーキテクチャ上に構築されたSegAnyPETは、普遍的でスケーラブルな臓器と病変のセグメンテーションを可能にし、最小限の努力で効率的な人間の修正をサポートし、臨床の人-ループワークフローを可能にする。 マルチセンター・マルチトラック・マルチディスリーズデータセットの大規模な評価は、SegAnyPETが幅広いセグメンテーションタスクで強力なゼロショット性能を達成し、分子イメージングの臨床的応用を前進させる可能性を強調している。

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