Dec, 2023
面向SAMBA：面向撒哈拉以南非洲人群的脑肿瘤分割的分割模型
Towards SAMBA: Segment Anything Model for Brain Tumor Segmentation in
Sub-Sharan African Populations
TL;DR本研究提出了一种创新方法，将Segment Anything Model（SAM）与投票网络相结合，用于多模态脑胶质瘤分割，并通过使用边界框指导提示（SAMBA）来适应非洲数据集的复杂性。我们的集成策略利用多种模态和视图，产生了一个稳健的共识分割，解决了肿瘤内部异质性问题。虽然扫描质量低提出了困难，但我们的方法有潜力在非洲等资源有限的环境中深远影响临床实践，改善治疗决策并推动神经肿瘤学研究。此外，未来成功应用于其他脑肿瘤类型和病变有望在神经影像学上带来更广泛的转变，改善所有环境下的医疗结果。该研究在脑肿瘤分割（BraTS）挑战非洲（BraTS-Africa）数据集上进行，该数据集为解决特定于资源有限环境，特别是非洲人口的挑战，促进了有效和更具一般性的分割算法的发展提供了宝贵资源。为了说明我们的方法的潜力，我们在BraTS-Africa数据集上的实验证明了令人信服的结果，其中SAM在二元分割和多类别分割上的Dice系数分别为86.6和60.4。