SAMDA: Leveraging SAM on Few-Shot Domain Adaptation for EM Segmentation

Temel Kavramlar

SAMDA combines SAM with nnUNet for efficient domain adaptation in EM segmentation.

Özet

Traditional deep learning methods struggle with limited samples and annotations in EM segmentation.
Large-scale vision models face challenges in fine-tuning for domain transfer.
SAMDA integrates SAM and nnUNet to enhance transferability and accuracy.
The model improves mitochondria segmentation by 6.7% with only a single annotated image.
Tested on electron microscopic and MRI datasets, demonstrating generalization ability.

Introduction:

Mitochondria segmentation is crucial for cellular understanding.
Challenges include variable size, shape, and distribution of mitochondria.

Methodology:

UNet model enables dense fusion of shallow and deep features.
SAM-based adaptation module enhances robustness and transferability.

Experimental setup:

Experiments conducted on EM datasets (Kasthuri++, EPFL) and MRI datasets (HarP, Hammers, Oasis, LPBA40).
Models implemented in PyTorch with specific training settings.

Result and Discussion:

SAM-based encoders outperform nnUNet under various few-shot conditions.
MedSAM encoder shows the best performance in domain adaptation tasks.

Conclusion:

SAMDA effectively integrates SAM with nnUNet for high transferability in EM segmentation.
Demonstrated notable performance improvements across different datasets.

İstatistikler

"The effectiveness of our model is evaluated on two electron microscopic image datasets with different modalities for mitochondria segmentation, which improves the dice coefficient on the target domain by 6.7%."
"Our model is further verified on four MRI datasets from different sources to prove its generalization ability."

Alıntılar

Önemli Bilgiler Şuradan Elde Edildi

SAMDA

by Yiran Wang,L... : arxiv.org 03-14-2024

https://arxiv.org/pdf/2403.07951.pdf

Daha Derin Sorular

How can the integration of large-scale vision models enhance the efficiency of domain adaptation

大規模ビジョンモデルの統合は、ドメイン適応の効率を向上させるためにいくつかの方法で役立ちます。まず第一に、大規模なビジョンモデルは通常、豊富な事前学習知識を持っており、これらの知識を活用することで新しいドメインに迅速かつ効果的に適応させることが可能です。また、これらのモデルは一般的な特徴やパターンをより広範囲に捉える傾向があり、異なるドメイン間で共通性を見出す際に有益です。さらに、大規模ビジョンモデルは高度な表現力と柔軟性を持ち合わせており、少量のサンプルでも頑健な特徴抽出が可能であるため、限られたアノテーション付きサンプルでも効果的なトランスファー学習が実現されます。

What are the potential limitations or drawbacks of using few-shot domain adaptation techniques

少数ショットのドメイン適応技術の潜在的制約や欠点も考慮する必要があります。まず第一に、少数ショット条件下では十分な多様性や代表性を持ったサンプルセットを確保することが難しい場合があります。このような場合、過剰適合（オーバーフィッティング）や未学習（アンダーフィッティング）といった問題が生じる可能性があります。また、少数ショット学習では新しいターゲットドメイン全体を完全にカバーすることは難しく、「ラベル漏れ」（label leakage）や「クラス不均衡」（class imbalance）といった課題も発生します。

How can the principles applied in this study be extended to other areas beyond medical image segmentation

この研究で応用されている原則は医用画像セグメンテーション以外の領域にも拡張することが可能です。例えば、「自然画像処理」「ロボティクス」「地球科学」「農業」「都市計画」といった分野でも同様の手法やフレームワークを利用して異種情報源から得られるデータ間で効果的かつ堅牢な知識移転・トランスファー学習手法開発へ展開することが考えられます。加えて、「音声認識」「自然言語処理」等他分野へも本手法及びSAMDAフレームワーク導入し，精度向上及び汎化能力拡張等幅広く活用され得るだろう.