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Zero-Shot Gaze-based Volumetric Medical Image Segmentation

Created by
  • Haebom

저자

Tatyana Shmykova, Leila Khaertdinova, Ilya Pershin

개요

본 논문은 3차원 의료 영상의 해부학적 구조 분할에 있어 눈 추적(eye gaze)을 새로운 입력 방식으로 제안합니다. 기존의 상호작용적 분할 모델인 SAM-2와 MedSAM-2는 바운딩 박스나 마우스 클릭과 같은 수동 프롬프트에 의존하는데 반해, 본 연구는 눈의 시선을 이용한 프롬프트를 제시합니다. 합성 및 실제 눈 추적 데이터를 사용하여 SAM-2와 MedSAM-2에서 눈 시선 기반 프롬프트의 성능을 평가한 결과, 바운딩 박스보다 시간 효율성이 높지만 분할 정확도는 약간 낮은 것으로 나타났습니다. 눈 시선을 상호작용적 3차원 의료 영상 분할을 위한 보완적 입력 방식으로 활용할 가능성을 보여줍니다.

시사점, 한계점

시사점:
눈 추적을 이용한 새로운 상호작용 방식을 3차원 의료 영상 분할에 적용하여 시간 효율성을 높일 수 있음을 제시합니다.
눈 시선 정보를 기존 상호작용적 분할 모델의 보완적 입력으로 활용할 수 있는 가능성을 보여줍니다.
한계점:
눈 시선 기반 프롬프트는 바운딩 박스 기반 프롬프트보다 분할 정확도가 약간 낮습니다.
눈 시선 데이터의 질과 정확성에 따라 성능이 영향을 받을 수 있습니다.
실제 임상 환경에서의 적용 가능성 및 일반화 성능에 대한 추가적인 연구가 필요합니다.
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