深層学習モデルは医療画像セグメンテーションで主要なアプローチとして確立されているが、手作業でラベル付けされたデータが必要であり、未知のカテゴリに適応することが難しい。少数ショットセグメンテーション(FSS)は限られたラベル付き例から新しいクラスを学習する能力を持つモデルによって有望な解決策を提供する。ALPNetやDINOv2などの手法を組み合わせることで、FSSパフォーマンスが向上し、より堅牢で適応性の高い医療画像解析への道が開かれる。
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by Lev Ayzenber... om arxiv.org 03-07-2024
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