Improving medical image segmentation with SAM2: analyzing the impact of object characteristics and finetuning on multi-planar datasets.
Notice bibliographique
Résumé
This study investigates the factors that affect the performance of the Segment Anything Model 2 (SAM2) on medical imaging datasets, with a specific focus on the influence of object characteristics and the benefits of fine-tuning on multi-planar datasets. Utilizing data from three comprehensive medical imaging datasets—Medical Segmentation Decathlon (MSD), ISLES 2022, and BTCV Multi-Organ Abdominal Dataset—we analyzed SAM2's segmentation accuracy across a variety of object characteristics, such as size, intensity, location, and structural complexity. Our dataset included 714 cases, representing a various anatomical region and an independent test set of 985 video examples was used to validate our findings. Fine-tuning SAM2 led to notable improvements in segmentation performance across all metrics. The global mean Intersection over Union (IoU) increased from 0.690 to 0.827 while the Dice coefficient and Normalized Surface Dice (NSD) saw improvements of 15.58 % and 14.6 %, respectively. Challenging structures showed the most dramatic improvements, with the pancreas displaying a remarkable 48.8 % increase in Dice score and a 65.2 % improvement in IoU post-finetuning. Statistical analyses demonstrated significant correlations between segmentation performance and object characteristics. Medium-sized, centrally located structures with high solidity and smooth boundaries achieved the highest performance metrics. SAM2's segmentation performance is affected by object characteristics like size, location, and structural complexity. Fine-tuning the model with medical imaging data markedly enhances its accuracy, underlining SAM2's potential as a robust tool for clinical and research applications. The software, data, and resulting model are publicly accessible for non-commercial use. Our code will be released at: https://github.com/RadSam2/rad_sam2 • Object size, location, and structural complexity significantly affect SAM2's segmentation performance. • Fine-tuning SAM2 on medical imaging data leads to substantial improvements in Dice coefficient and Iou. • SAM2 demonstrates robust generalization and consistent performance across diverse anatomical regions post-fine-tuning.
Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.
Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 0,000 |
Scores machine (provisoires)
Les deux têtes enseignantes du modèle étudiant, lues sur ce travail. Un score ordonne la base pour la relecture; il n'affirme jamais une catégorie, et le statut de validation accompagne chaque rangée tel quel.
Scores de référence d'un modèle non mature (critères de maturité non atteints, 7 itérations). Un score ordonne; il n'affirme jamais une catégorie.
score_only:v0-immature-baseline · tel quel depuis la passe de notation : score_only signifie que le nombre peut ordonner les travaux, et qu'aucune étiquette de catégorie n'en découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».