RadioActive: 3D Radiological Interactive Segmentation Benchmark

要約

臨床医の努力を最小限に抑えた楽で正確なセグメンテーションは、臨床ワークフローを大幅に合理化できます。
Metasセグメントに触発された最近のインタラクティブセグメンテーションモデルは、3D放射線学の重要な制限に直面していますが、大きな進歩を遂げました。
これらには、3Dデータ上の2Dモデルのスライスごとの操作や反復改良の欠如など、非実用的な人間の相互作用要件が含まれます。
不十分な評価プロトコルによって以前の研究が妨げられており、その結果、信頼できないパフォーマンス評価と研究全体の一貫性のない結果が生じています。
放射性ベンチマークは、臨床的に関連するシナリオでインタラクティブなセグメンテーション方法の厳密で再現可能な評価フレームワークを提供することにより、これらの課題に対処します。
多様なデータセット、幅広いターゲット構造、および最もインパクトのある2Dおよび3Dインタラクティブセグメンテーション方法を備えており、すべて柔軟で拡張可能なコードベース内にあります。
また、相互作用ステップを削減し、2Dモデルと3Dモデル間の公正な比較を可能にする高度なプロンプト技術も導入します。
驚くべきことに、SAM2は、3Dボリュームのプロンプトを生成するためにいくつかの相互作用のみを必要とする設定で、すべての専門的な医療2Dおよび3Dモデルよりも優れています。
この課題は一般的な仮定に挑戦し、汎用モデルが特殊な医療アプローチを上回ることを示しています。
オープンソーシング放射能により、研究者にモデルの統合とプロンプトテクニックを統合し、3D医療インタラクティブモデルの継続的かつ透明な評価を確保するよう招待します。

要約(オリジナル)

Effortless and precise segmentation with minimal clinician effort could greatly streamline clinical workflows. Recent interactive segmentation models, inspired by METAs Segment Anything, have made significant progress but face critical limitations in 3D radiology. These include impractical human interaction requirements such as slice-by-slice operations for 2D models on 3D data and a lack of iterative refinement. Prior studies have been hindered by inadequate evaluation protocols, resulting in unreliable performance assessments and inconsistent findings across studies. The RadioActive benchmark addresses these challenges by providing a rigorous and reproducible evaluation framework for interactive segmentation methods in clinically relevant scenarios. It features diverse datasets, a wide range of target structures, and the most impactful 2D and 3D interactive segmentation methods, all within a flexible and extensible codebase. We also introduce advanced prompting techniques that reduce interaction steps, enabling fair comparisons between 2D and 3D models. Surprisingly, SAM2 outperforms all specialized medical 2D and 3D models in a setting requiring only a few interactions to generate prompts for a 3D volume. This challenges prevailing assumptions and demonstrates that general-purpose models surpass specialized medical approaches. By open-sourcing RadioActive, we invite researchers to integrate their models and prompting techniques, ensuring continuous and transparent evaluation of 3D medical interactive models.

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