Segment Anything in Medical Images

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Title: Segment Anything in Medical Images

Authors: Jun Ma, Yuting He, Feifei Li, Lin Han, Chenyu You, Bo Wang

Published: Apr 24 2023

Link: https://arxiv.org/abs/2304.12306

Summary (Generated by Microsoft Copilot):

Introduction:

  • MedSAMはuniversal medical image segmentationのためのfoundation modelであり、既存の手法における汎化性の欠如に対処するために開発された。

Challenges:

  • 既存のmodelはしばしばtask-specificであり、異なるmedical imagingモダリティやタスク間での汎化に苦労している。

Methods:

  • MedSAMは10種類のimagingモダリティと30種類のcancer typeからの150万を超えるimage-maskペアを含む大規模datasetでtrainingされている。

Novelties:

  • MedSAMはbounding boxを用いたpromptable segmentationアプローチを使用し、柔軟性と適応性を向上させている。

Results:

  • MedSAMはinternalとexternal validationタスクの両方でstate-of-the-artモデルを上回る性能を示している。

Performances:

  • specialist modelと比較してより高い精度とrobustnessを示し、高い**Dice Similarity Coefficient（DSC）**スコアを達成している。

Limitations:

  • trainingセットにおけるmodalityのimbalanceと、vessel-likeなbranching構造のsegmentationが困難である。

Discussion:

  • MedSAMはいくつかの制限があるにもかかわらず、診断ツールの改善と治療計画のpersonalizationの可能性を示している。