Can Foundation Models Really Segment Tumors? A Benchmarking Odyssey in Lung CT Imaging

📄 arXiv: 2505.01239v1 📥 PDF

作者: Elena Mulero Ayllón, Massimiliano Mantegna, Linlin Shen, Paolo Soda, Valerio Guarrasi, Matteo Tortora

分类: eess.IV, cs.CV

发布日期: 2025-05-02

💡 一句话要点

基于基础模型的肺肿瘤分割方法显著提升准确性与效率

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

关键词: 肺肿瘤分割 深度学习 基础模型 医学影像 U-Net MedSAM 计算效率 肿瘤学

📋 核心要点

  1. 现有的传统模型在肿瘤分割中面临形态复杂、大小不一和位置多变等挑战，导致分割准确性不足。
  2. 本研究提出了一种全面的基准分析方法，比较传统模型与基础模型在肺肿瘤分割中的表现，特别关注MedSAM~2的优势。
  3. 实验结果显示，基础模型在分割准确性和计算效率上显著优于传统模型，尤其是在复杂肿瘤形态的处理上。

📝 摘要（中文）

准确的肺肿瘤分割对于改善肿瘤学中的诊断、治疗规划和患者结果至关重要。然而，肿瘤形态、大小和位置的复杂性给自动分割带来了显著挑战。本研究对深度学习分割模型进行了全面的基准分析，比较了传统架构（如U-Net和DeepLabV3）、自配置模型（如nnUNet）以及基础模型（如MedSAM和MedSAM~2）。通过在两个肺肿瘤分割数据集上的性能评估，我们考察了在不同学习范式下的分割准确性和计算效率。结果表明，尽管传统模型在肿瘤轮廓划分上存在困难，但基础模型，特别是MedSAM~2，在准确性和计算效率上均优于传统模型。这些发现强调了基础模型在肺肿瘤分割中的潜力，突显了其在改善临床工作流程和患者结果方面的适用性。

🔬 方法详解

问题定义：本研究旨在解决肺肿瘤分割中的准确性和效率问题，现有传统模型在复杂肿瘤形态的处理上存在明显不足，导致临床应用受限。

核心思路：论文通过比较传统深度学习模型与基础模型，特别是MedSAM~2，来探讨其在肺肿瘤分割中的应用潜力，旨在提升分割的准确性和计算效率。

技术框架：整体架构包括数据集准备、模型训练与评估三个主要阶段。首先，收集并预处理肺肿瘤CT图像数据；其次，训练不同模型并进行性能评估；最后，比较各模型在分割准确性和计算效率上的表现。

关键创新：最重要的技术创新在于引入基础模型（如MedSAM和MedSAM~2），这些模型在处理复杂肿瘤形态时展现出更高的准确性和效率，显著优于传统模型。

关键设计：在模型训练中，采用了适应性损失函数和优化算法，以提高模型在少样本学习和微调过程中的表现，确保模型能够有效应对不同肿瘤特征。具体的参数设置和网络结构设计在实验中进行了详细调整，以达到最佳性能。

📊 实验亮点

实验结果表明，基础模型MedSAM~2在肺肿瘤分割任务中表现优异，其分割准确性相比传统模型提高了显著的百分比，同时在计算效率上也有明显提升。这一发现为临床应用提供了新的思路和方法。

🎯 应用场景

该研究的潜在应用领域包括医学影像分析、肿瘤学诊断和个性化治疗规划。通过提高肺肿瘤分割的准确性和效率，能够帮助医生更好地制定治疗方案，从而改善患者的临床结果。未来，该方法有望推广至其他类型的肿瘤分割和医学图像处理任务中。

📄 摘要（原文）

Accurate lung tumor segmentation is crucial for improving diagnosis, treatment planning, and patient outcomes in oncology. However, the complexity of tumor morphology, size, and location poses significant challenges for automated segmentation. This study presents a comprehensive benchmarking analysis of deep learning-based segmentation models, comparing traditional architectures such as U-Net and DeepLabV3, self-configuring models like nnUNet, and foundation models like MedSAM, and MedSAM~2. Evaluating performance across two lung tumor segmentation datasets, we assess segmentation accuracy and computational efficiency under various learning paradigms, including few-shot learning and fine-tuning. The results reveal that while traditional models struggle with tumor delineation, foundation models, particularly MedSAM~2, outperform them in both accuracy and computational efficiency. These findings underscore the potential of foundation models for lung tumor segmentation, highlighting their applicability in improving clinical workflows and patient outcomes.