ProtoSAM -- Segmentação de Imagens Médicas em Uma Única Execução com Modelos Fundamentais

Este trabalho apresenta uma nova estrutura, ProtoSAM, para segmentação de imagens médicas em uma única execução. Combina o uso de redes prototípicas, conhecidas pela segmentação em poucos exemplos, com o SAM - um modelo fundamental de imagem natural. O método proposto cria uma máscara de segmentação inicial grosseira usando a rede prototípica ALPnet, aumentada com um codificador DINOv2. Após a extração de uma máscara inicial, prompts são extraídos, como pontos e caixas delimitadoras, que são então inseridos no Modelo Segment Anything (SAM). Resultados de ponta são demonstrados em vários conjuntos de dados de imagens médicas e mostram capacidades de segmentação automatizada usando um único exemplo de imagem (uma única execução) sem necessidade de ajuste fino do modelo fundamental.