Comprehensive Multimodal Segmentation in Medical Imaging: Combining YOLOv8 with SAM and HQ-SAM Models

📄 arXiv: 2310.12995v1 📥 PDF

作者: Sumit Pandey, Kuan-Fu Chen, Erik B. Dam

分类: cs.CV, cs.AI

发布日期: 2023-10-04

💡 一句话要点

提出YOLOv8与SAM结合的多模态医学影像分割方法

🎯 匹配领域: 支柱九：具身大模型 (Embodied Foundation Models)

关键词: 医学影像 多模态分割 YOLOv8 SAM 深度学习 自动化诊断 图像处理

📋 核心要点

  1. 现有医学影像分割方法在处理不同模态时存在准确性不足和效率低下的问题。
  2. 本文提出结合YOLOv8与SAM、HQ-SAM模型的综合方法，以实现高效、自动的医学影像分割。
  3. 实验结果表明，YOLOv8+SAM模型在分割精度上优于YOLOv8和YOLOv8+HQ-SAM，具有良好的临床应用前景。

📝 摘要（中文）

本文提出了一种综合方法，用于在多种医学影像数据集中分割感兴趣区域（ROI），包括超声、CT扫描和X光图像。该方法利用YOLOv8模型进行跨模态的边界框检测，同时结合Segment Anything Model（SAM）和高质量SAM（HQ-SAM）实现全自动、精确的分割。YOLOv8模型在每种模态的100张图像及其掩膜上进行训练。通过多种评估指标（如精度、召回率、F1分数和Dice分数）对分割结果进行量化分析，结果显示SAM模型的分割精度和整体性能优于其他模型。尽管HQ-SAM具有潜在优势，但其相较于标准SAM模型的增益可能不足以抵消额外的计算成本。YOLOv8+SAM模型在医学影像分割中展现出良好的前景及临床应用潜力。

🔬 方法详解

问题定义：本文旨在解决现有医学影像分割方法在不同模态（如超声、CT、X光）中准确性不足和效率低下的问题。现有方法往往无法有效处理多模态数据，导致分割结果不理想。

核心思路：论文提出结合YOLOv8进行边界框检测与SAM、HQ-SAM进行精确分割的综合方法，旨在提高分割的自动化程度和准确性。通过这种组合，充分利用YOLOv8的检测能力和SAM的分割精度。

技术框架：整体方法包括三个主要模块：首先，使用YOLOv8模型生成初步的边界框；其次，利用SAM模型对边界框内的区域进行精确分割；最后，HQ-SAM模型用于进一步优化分割结果。整个流程实现了从边界框检测到精确分割的自动化。

关键创新：最重要的技术创新在于将YOLOv8与SAM、HQ-SAM模型结合，形成了一种新的多模态医学影像分割框架。这种组合方法在分割精度上显著优于单一模型，尤其是在处理复杂的医学影像时。

关键设计：在模型训练中，YOLOv8使用了每种模态的100张图像及其对应的掩膜。评估指标包括精度、召回率、F1分数和Dice分数，以全面量化分割效果。HQ-SAM的设计虽然提供了潜在的性能提升，但其计算成本需谨慎评估。

📊 实验亮点

实验结果显示，YOLOv8+SAM模型在分割精度上优于YOLOv8和YOLOv8+HQ-SAM，具体表现为更高的F1分数和Dice分数。SAM模型的性能明显优于其他模型，而HQ-SAM的增益相对有限，可能不值得其额外的计算开销。

🎯 应用场景

该研究在医学影像分析领域具有广泛的应用潜力，尤其是在自动化诊断、疾病检测和治疗规划等方面。通过提高分割精度，该方法能够帮助医生更准确地识别和分析病变区域，从而提升临床决策的有效性。未来，该方法有望在更多医学影像类型和应用场景中推广。

📄 摘要（原文）

This paper introduces a comprehensive approach for segmenting regions of interest (ROI) in diverse medical imaging datasets, encompassing ultrasound, CT scans, and X-ray images. The proposed method harnesses the capabilities of the YOLOv8 model for approximate boundary box detection across modalities, alongside the Segment Anything Model (SAM) and High Quality (HQ) SAM for fully automatic and precise segmentation. To generate boundary boxes, the YOLOv8 model was trained using a limited set of 100 images and masks from each modality. The results obtained from our approach are extensively computed and analyzed, demonstrating its effectiveness and potential in medical image analysis. Various evaluation metrics, including precision, recall, F1 score, and Dice Score, were employed to quantify the accuracy of the segmentation results. A comparative analysis was conducted to assess the individual and combined performance of the YOLOv8, YOLOv8+SAM, and YOLOv8+HQ-SAM models. The results indicate that the SAM model performs better than the other two models, exhibiting higher segmentation accuracy and overall performance. While HQ-SAM offers potential advantages, its incremental gains over the standard SAM model may not justify the additional computational cost. The YOLOv8+SAM model shows promise for enhancing medical image segmentation and its clinical implications.