VerSe：将多个查询作为提示以实现多功能心脏 MRI 分割
计算机视觉与模式识别
2024-12-24 v1 人工智能
人机交互
摘要
尽管学习基于图像的分割方法取得了显著进展，但从磁共振成像（MRI）对心脏结构进行准确分割仍是一个关键挑战。虽然现有的自动分割方法显示出前景，但仍需要人类专家对分割结果进行大量手动纠正，尤其是在心脏的基底部和顶部等复杂区域。近期的研究尝试开发交互式图像分割方法，实现人类在环学习。然而，这些方法是半自动且效率低下，由于依赖点击式提示，尤其是针对 3D 心脏 MRI 体数据。为此，我们提出了 VerSe，一个多功能分割框架，通过多个查询统一自动和交互式分割。我们的核心创新在于将对象查询和点击查询作为提示，一同学习以共享的分割主干网络。VerSe 支持通过对象查询实现完全自动分割，以及通过提供点击查询实现交互式掩码细化。凭借所提出的集成式提示方案，VerSe 在心脏 MRI 和超出分布的医学影像数据集上均显著优于现有方法，在性能和效率方面实现了显著提升。代码地址：https://github.com/bangwayne/Verse
引用
@article{arxiv.2412.16381,
title = {VerSe: Integrating Multiple Queries as Prompts for Versatile Cardiac MRI Segmentation},
author = {Bangwei Guo and Meng Ye and Yunhe Gao and Bingyu Xin and Leon Axel and Dimitris Metaxas},
journal= {arXiv preprint arXiv:2412.16381},
year = {2024}
}