Effiziente Feinabstimmung des Segment Anything Modells für die Segmentierung chirurgischer Instrumente durch kollaboratives Prompting

Core Concepts

Durch die Verwendung von Collaborative Prompts, die sowohl Kategorie- als auch Teilinformationen enthalten, sowie durch adaptive Fusion der Teilrepräsentationen auf Bild- und Kategorie-Ebene kann das Segment Anything Modell effizient auf die Segmentierung komplexer chirurgischer Instrumente abgestimmt werden.

Abstract

In dieser Arbeit wird ein neuer Ansatz namens SurgicalPart-SAM (SP-SAM) vorgestellt, um das Segment Anything Modell (SAM) effizient für die Segmentierung chirurgischer Instrumente abzustimmen. Der Kern des Ansatzes ist die Verwendung von Collaborative Prompts, die sowohl Kategorie- als auch Teilinformationen der chirurgischen Instrumente enthalten. Diese Collaborative Prompts werden in einem Cross-Modal Prompt Encoder mit den Bildmerkmalen verknüpft, um diskriminative Teilrepräsentationen zu lernen. Anschließend werden diese Teilrepräsentationen durch eine Part-to-Whole Adaptive Fusion adaptiv zu Ganzkörperrepräsentationen kombiniert. Dabei werden sowohl kategorieabhängige als auch bildabhängige Gewichtungen der Teile berücksichtigt, um mit der variierenden Teilzusammensetzung der Instrumente und auftretenden Verdeckungen umzugehen. Die gelernten Ganzkörper- und Teilrepräsentationen werden dann hierarchisch durch den SAM-Decoder decodiert, um sowohl die Gesamtstruktur als auch die feinen Details der chirurgischen Instrumente genau zu segmentieren. Umfangreiche Experimente auf den Datensätzen EndoVis2018 und EndoVis2017 zeigen, dass SP-SAM den aktuellen Stand der Technik bei deutlich geringeren Trainingsparametern übertrifft. Der Ansatz demonstriert das große Potenzial, Grundlagenmodelle wie SAM effizient an hochspezialisierte Aufgaben anzupassen und liefert wertvolle Erkenntnisse für die Segmentierung anspruchsvoller Ziele.

Stats

Die Segmentierung chirurgischer Instrumente spielt eine grundlegende Rolle für viele Anwendungen wie chirurgische Planung, robotische Navigation und Fertigkeitsbewertung. Bestehende Methoden entwickeln oft spezialisierte Modelle, die eine große Anzahl von Parametern erfordern, was zu hohen Entwicklungskosten führt. Das Segment Anything Modell (SAM) bietet großes Potenzial, diese Probleme anzugehen, da es über umfangreiches Vorwissen und Interaktivität verfügt. Allerdings zeigt SAM in Nullschuss-Anwendungen auf chirurgischen Instrumenten eine unzureichende Leistung, da die Instrumente komplexere Strukturen und feinere Details aufweisen als natürliche Objekte. Bestehende Ansätze, die SAM effizient auf chirurgische Daten abstimmen, behandeln die Instrumente als einzelne Einheiten und nutzen weniger informative Prompts, was ihre Leistung begrenzt.

Quotes

"Durch die Verwendung von Collaborative Prompts, die sowohl Kategorie- als auch Teilinformationen enthalten, sowie durch adaptive Fusion der Teilrepräsentationen auf Bild- und Kategorie-Ebene kann das Segment Anything Modell effizient auf die Segmentierung komplexer chirurgischer Instrumente abgestimmt werden." "SP-SAM zeigt eine deutliche Verbesserung gegenüber dem bestehenden effizienten Feinabstimmungsansatz SurgicalSAM auf beiden Datensätzen. Es gibt eine Verbesserung von 3,91 und 4,00 in Bezug auf Challenge IoU auf EndoVis2018 und EndoVis2017."

Key Insights Distilled From

SurgicalPart-SAM

by Wenxi Yue,Ji... at arxiv.org 03-26-2024

https://arxiv.org/pdf/2312.14481.pdf

Deeper Inquiries

Wie könnte der Ansatz von SP-SAM auf andere medizinische Bildgebungsmodalitäten wie digitale Pathologie oder Radiologie erweitert werden?

Der Ansatz von SP-SAM könnte auf andere medizinische Bildgebungsmodalitäten wie digitale Pathologie oder Radiologie durch Anpassung der Textprompting-Strategie und Integration von domänenspezifischem Wissen erweitert werden. In der digitalen Pathologie könnte SP-SAM beispielsweise auf histologische Bilder angewendet werden, wobei die Textprompts spezifische Informationen zu Gewebestrukturen und Zelltypen enthalten. In der Radiologie könnte der Ansatz auf die Segmentierung von Organen oder Läsionen in bildgebenden Verfahren wie CT oder MRT angewendet werden, wobei die Textprompts relevante anatomische Informationen liefern.

Wie könnte der SP-SAM-Ansatz angepasst werden, um die Interaktion zwischen Chirurgen und dem System während der Operation zu verbessern und eine intuitivere Steuerung zu ermöglichen?

Um die Interaktion zwischen Chirurgen und dem System während der Operation zu verbessern, könnte der SP-SAM-Ansatz um Echtzeit-Feedbackmechanismen erweitert werden. Dies könnte beinhalten, dass das System dem Chirurgen während der Operation visuelles Feedback über die Instrumentensegmentierung gibt, um eine bessere Kontrolle und Überwachung zu ermöglichen. Darüber hinaus könnten sprachgesteuerte Schnittstellen implementiert werden, die es dem Chirurgen ermöglichen, das System intuitiv zu steuern und Anweisungen zu geben. Die Integration von Augmented Reality-Elementen in das System könnte auch die Interaktion verbessern, indem wichtige Informationen direkt im Sichtfeld des Chirurgen angezeigt werden.

Welche zusätzlichen Informationsquellen, wie z.B. zeitliche Informationen oder Hintergrundsegmentierung, könnten in Zukunft in den SP-SAM-Ansatz integriert werden, um die Leistung weiter zu verbessern?

Um die Leistung von SP-SAM weiter zu verbessern, könnten zusätzliche Informationsquellen wie zeitliche Informationen und Hintergrundsegmentierung integriert werden. Durch die Berücksichtigung von zeitlichen Informationen könnte das System Bewegungen der Instrumente oder Veränderungen im Bildverlauf besser erfassen und die Segmentierung entsprechend anpassen. Die Hintergrundsegmentierung könnte dazu beitragen, Störungen im Hintergrund zu reduzieren und die Fokussierung auf die Instrumente zu verbessern. Darüber hinaus könnten auch Informationen zur Lichtverhältnissen oder zur Positionierung der Instrumente im Raum in den Ansatz integriert werden, um die Genauigkeit der Segmentierung weiter zu erhöhen.