PDZSeg: Adapting the Foundation Model for Dissection Zone Segmentation with Visual Prompts in Robot-assisted Endoscopic Submucosal Dissection

📄 arXiv: 2411.18169v1 📥 PDF

作者: Mengya Xu, Wenjin Mo, Guankun Wang, Huxin Gao, An Wang, Zhen Li, Xiaoxiao Yang, Hongliang Ren

分类: cs.CV, cs.AI

发布日期: 2024-11-27

💡 一句话要点

PDZSeg：利用视觉提示微调基础模型，实现机器人辅助内镜下剥离区精准分割

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

关键词: 内镜图像分割 剥离区分割 视觉提示 基础模型微调 机器人辅助手术

📋 核心要点

  1. 内镜手术中组织边界模糊导致剥离区分割困难，现有模型易出现边缘误判或忽略，影响手术安全。
  2. PDZSeg模型通过叠加涂鸦、边界框等视觉提示，并微调基础模型，提升分割精度和用户交互体验。
  3. 实验结果表明，PDZSeg在ESD-DZSeg数据集上优于现有方法，为剥离区分割研究奠定基础。

📝 摘要（中文）

本研究针对内镜手术环境中组织类型边界模糊导致的剥离区分割误差问题，旨在为内镜黏膜下剥离术（ESD）提供精确的剥离区建议，提高ESD安全性。为此，我们提出了基于提示的剥离区分割（PDZSeg）模型，该模型利用包括涂鸦和边界框在内的多种视觉提示。通过将这些提示叠加到图像上，并在专门的数据集上微调基础模型，我们的方法通过灵活的输入方式提高了分割性能和用户体验。使用ESD-DZSeg数据集进行的验证表明，我们的方法优于最先进的分割方法。这是首个将视觉提示设计集成到剥离区分割的研究。PDZSeg模型有效地利用视觉提示来增强分割性能和用户体验，并由新型ESD-DZSeg数据集作为ESD中剥离区分割的基准提供支持。我们的工作为未来的研究奠定了基础。

🔬 方法详解

问题定义：内镜黏膜下剥离术(ESD)中，由于组织类型边界不清晰，导致剥离区域分割精度不高，容易出现误判或遗漏边缘的情况。现有方法难以有效应对这种边界模糊性，影响手术的安全性和效率。

核心思路：利用视觉提示（如涂鸦、边界框）引导模型关注目标区域，通过在图像上叠加这些提示信息，并微调一个预训练的基础模型，从而提高分割的准确性和鲁棒性。这种方法允许用户以灵活的方式提供先验知识，辅助模型进行更精确的分割。

技术框架：PDZSeg模型主要包含以下几个阶段：1) 视觉提示输入：接受用户提供的涂鸦、边界框等视觉提示；2) 提示信息叠加：将视觉提示信息叠加到原始内镜图像上；3) 基础模型微调：使用叠加了提示信息的图像对预训练的基础模型进行微调，使其适应剥离区分割任务；4) 分割结果输出：输出剥离区域的分割结果。

关键创新：该论文的关键创新在于将视觉提示设计融入到内镜图像的剥离区分割任务中。与传统的全自动分割方法不同，PDZSeg允许用户通过简单的视觉提示来引导分割过程，从而提高分割的准确性和鲁棒性。这是首次将视觉提示应用于该领域。

关键设计：论文中关键的设计包括：1) 视觉提示类型的选择：选择了涂鸦和边界框作为视觉提示，因为它们易于用户提供，并且能够有效地引导模型关注目标区域；2) 基础模型的选择：选择了一个强大的预训练模型作为基础，以便能够快速适应剥离区分割任务；3) 损失函数的设计：使用了合适的损失函数来优化模型的分割性能，例如Dice Loss或Cross-Entropy Loss等（具体损失函数细节未知）。

🖼️ 关键图片

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📊 实验亮点

PDZSeg模型在ESD-DZSeg数据集上进行了验证，实验结果表明，该模型在剥离区分割任务中优于现有的分割方法。该研究首次将视觉提示设计集成到剥离区分割中，为未来的研究奠定了基础。具体性能提升数据未知。

🎯 应用场景

PDZSeg模型可应用于机器人辅助内镜手术，为医生提供实时的剥离区分割建议，提高手术精度和安全性。该技术还可扩展到其他医学图像分割任务，例如肿瘤分割、器官分割等，具有广阔的应用前景。未来，该研究有望推动智能医疗的发展，提升医疗水平。

📄 摘要（原文）

Purpose: Endoscopic surgical environments present challenges for dissection zone segmentation due to unclear boundaries between tissue types, leading to segmentation errors where models misidentify or overlook edges. This study aims to provide precise dissection zone suggestions during endoscopic submucosal dissection (ESD) procedures, enhancing ESD safety. Methods: We propose the Prompted-based Dissection Zone Segmentation (PDZSeg) model, designed to leverage diverse visual prompts such as scribbles and bounding boxes. By overlaying these prompts onto images and fine-tuning a foundational model on a specialized dataset, our approach improves segmentation performance and user experience through flexible input methods. Results: The PDZSeg model was validated using three experimental setups: in-domain evaluation, variability in visual prompt availability, and robustness assessment. Using the ESD-DZSeg dataset, results show that our method outperforms state-of-the-art segmentation approaches. This is the first study to integrate visual prompt design into dissection zone segmentation. Conclusion: The PDZSeg model effectively utilizes visual prompts to enhance segmentation performance and user experience, supported by the novel ESD-DZSeg dataset as a benchmark for dissection zone segmentation in ESD. Our work establishes a foundation for future research.