Główne pojęcia
医用画像セグメンテーションを強化する新しいフレームワーク、MatchSeg。
Streszczenie
自動医用画像セグメンテーションの成功は大きな注目を集めている。
Few-shot learningはアノテーションされたデータが不要であることを目指している。
MatchSegはCLIPを使用してサポートセットを定義し、ジョイントアテンションモジュールを設計している。
4つの公開データセットで優れたセグメンテーション性能とドメイン汎化能力を実証している。
Statystyki
最も効果的なサポートセットの選択におけるCLIPイメージエンコーダーの有効性が示されています。
MatchSegは他の手法よりも3%から4%高いセグメンテーションパフォーマンスを達成しています。