Vision Foundation Models in Medical Image Analysis: Advances and Challenges

要約

Vision Foundation Models（VFMS）、特にVision Transformers（VIT）およびSegment Anything Model（SAM）の迅速な発展は、医療画像分析の分野で大きな進歩を引き起こしました。
これらのモデルは、長距離依存関係をキャプチャし、セグメンテーションタスクで高い一般化を達成する際に、例外的な能力を実証しています。
ただし、これらの大規模なモデルを医療画像分析に適応させると、医療と自然の画像の違い、効率的なモデル適応戦略の必要性、小規模な医療データセットの制限など、いくつかの課題があります。
このペーパーでは、ドメインの適応、モデル圧縮、およびフェデレート学習の課題に焦点を当てた、医療画像セグメンテーションへのVFMの適応に関する最先端の研究をレビューします。
アダプターベースの改善、知識蒸留技術、およびマルチスケールのコンテキスト機能モデリングの最新の開発について説明し、これらのボトルネックを克服するための将来の方向性を提案します。
私たちの分析では、医療イメージ分析に革命を起こし、臨床応用を強化するために、フェデレーション学習やモデル圧縮などの新たな方法論とともに、VFMの可能性を強調しています。
この作業の目標は、現在のアプローチの包括的な概要を提供し、医療画像セグメンテーションにおける革新の次の波を促進できる将来の研究の重要な領域を提案することです。

要約(オリジナル)

The rapid development of Vision Foundation Models (VFMs), particularly Vision Transformers (ViT) and Segment Anything Model (SAM), has sparked significant advances in the field of medical image analysis. These models have demonstrated exceptional capabilities in capturing long-range dependencies and achieving high generalization in segmentation tasks. However, adapting these large models to medical image analysis presents several challenges, including domain differences between medical and natural images, the need for efficient model adaptation strategies, and the limitations of small-scale medical datasets. This paper reviews the state-of-the-art research on the adaptation of VFMs to medical image segmentation, focusing on the challenges of domain adaptation, model compression, and federated learning. We discuss the latest developments in adapter-based improvements, knowledge distillation techniques, and multi-scale contextual feature modeling, and propose future directions to overcome these bottlenecks. Our analysis highlights the potential of VFMs, along with emerging methodologies such as federated learning and model compression, to revolutionize medical image analysis and enhance clinical applications. The goal of this work is to provide a comprehensive overview of current approaches and suggest key areas for future research that can drive the next wave of innovation in medical image segmentation.

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