Core Concepts
SAMを活用した新しいCFRフレームワークは、効率的で効果的な半教師付き医療画像セグメンテーションを実現する。
Abstract
SAMによる精度向上とコスト削減の可能性
CFRフレームワークの3つのステージ:Concatenate、Fine-tuning、Re-training(CFR)
3D医療画像におけるスライス間のコンテキスト情報の重要性
CFRが従来手法よりも優れた結果を達成
Stats
現在のfine-tuningアプローチは2Dスライスごとに行われており、隣接するスライス間のコンテキスト情報が無視されている。
CFRフレームワークは、4つのデータセット全体で有意な改善を実現している。