MIAS-SAM은 의료 영상에서 이상 영역의 분할을 위한 새로운 접근 방식을 제시하는 논문입니다. 정상 데이터에서 추출된 특징을 저장하는 패치 기반 메모리 뱅크와 SAM(Segment Anything Model) 인코더를 사용합니다. 추론 시, SAM 인코더에서 추출된 임베딩 패치를 메모리 뱅크와 비교하여 이상 맵을 얻고, 이 맵의 중심을 SAM 디코더에 프롬프트로 사용하여 정확한 분할을 수행합니다. 기존 연구와 달리, 이상 맵에서 분할을 얻기 위한 임계값 설정이 필요하지 않습니다. 뇌 MRI, 간 CT, 망막 OCT 등 세 가지 공개 데이터셋에서 정확한 이상 분할 성능(DICE score 측정)을 보였으며, 코드는 깃허브에서 공개됩니다.
