利用 Segment Anything Model (SAM) 进行胸部 X 光图像中的肺部分割
图像与视频处理
2024-11-06 v1 计算机视觉与模式识别
摘要
Segment Anything Model（SAM）是 Meta AI 于 2023 年 4 月发布的新 AI 模型，是一种旨在通过语义解释识别和分离给定图像中单个对象的雄心勃勃的工具。SAM 的先进能力源于其使用数百万张图像和掩码进行训练，发布几天后，几位研究人员便开始在该模型的医学图像上测试其性能。以此视角——即优化医疗领域的工作——本工作提出利用这项新技术来评估和研究胸部 X 光图像。本工作采用的方法旨在改善模型对肺部分割的性能，涉及迁移学习过程，具体为微调技术。应用此调整后，在评估 SAM 性能的评估指标上观察到了显著提升，与数据集提供的掩码相比效果更好。模型调整后的结果令人满意，与 U-Net 等前沿神经网络类似。
引用
@article{arxiv.2411.03064,
title = {Exploiting the Segment Anything Model (SAM) for Lung Segmentation in Chest X-ray Images},
author = {Gabriel Bellon de Carvalho and Jurandy Almeida},
journal= {arXiv preprint arXiv:2411.03064},
year = {2024}
}