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✨ 背景动机
- 数字病理中的语义分割（semantic segmentation）是非常关键的，比如肿瘤检测、组织分类等。
- SAM（Segment Anything Model）推动了通用分割的发展，但在病理图像上表现一般。
病理图像（Pathology Images）指的是通过显微镜观察生物组织切片后拍摄的图像，主要用来帮助医生诊断疾病。 - SAM2相较于SAM提升了准确率和泛化性，但在病理图像分割上，直接用SAM2还是不够好。
- 因此，Path-SAM2提出了专门为病理图像设计的SAM2变体。
🛠 方法设计
整体架构如下：
主要包括：
- SAM2图像编码器
- 外部病理编码器UNI
- 维度对齐模块
- KAN分类模块（取代传统prompt）
- 混合解码器
1. Pathology Encoder
- SAM2自带的Hiera网络是为自然图像设计的，不够理解病理图像细节。
- 新引入了UNI —— 一个在1亿张H&E病理图上自监督训练的超大模型，专门懂病理。
- 做法：将SAM2编码器输出和UNI编码器输出拼接（concat），作为后续特征输入。
2. KAN分类模块（取代Prompt）
- 传统SAM需要人工给“点提示”（点在肿瘤位置提示模型），很麻烦。
- 这里引入了Kolmogorov–Arnold Network（KAN），代替人工prompt，自动生成分类提示。
- KAN的特点：用可学习的单变量函数，取代传统MLP的线性权重，提升了参数利用率和解释性。
3. Loss设计
- 总损失 = **Dice Loss + Focal Loss + IOU Loss（MSE）**的加权组合。
- 参数 α 和 β 控制各部分的比重（文中默认α=0.125，β=0.01）。
📊 实验与结果
数据集
- EBHI：4,456张 224×224 的切片
- CRAG：213张 1536×1536 的大图
- GlaS：165张 522×775 的肠腺癌组织
实验设置
- 使用SAM2和UNI的预训练权重
- 三层KAN网络
- 优化器：AdamW
- 训练硬件：4× RTX V100 GPU
主要结果（见表格）
| 方法 | EBHI IOU | CRAG IOU | GlaS IOU |
|---|---|---|---|
| Fine-tuned SAM2 | 50.24% | 53.17% | 47.82% |
| MedSAM2 (pp) | 62.29% | 49.72% | 48.55% |
| Path-SAM2 (Ours) | 93.17% | 89.38% | 92.02% |
- ➡️ Path-SAM2在三个病理数据集上都大幅领先其他方法。
- ➡️ 引入UNI病理知识+KAN分类模块的改动起了决定性作用。
- ➡️ 相比SAM/SAM2，即便人工精细点prompt，Path-SAM2仍明显更好。
Ablation Study（消融实验）
- 证明了KAN模块比传统MLP更好，带来了显著的IOU提升。
🏁 结论
- Path-SAM2是首个基于SAM2，且针对病理图像语义分割特别设计的模型。
- 核心贡献：
- 结合了UNI病理编码器增强病理领域知识。
- 用KAN分类器代替人工prompt，提升了自动化和精度。
- 在多个病理数据集上验证了出色性能，未来会公开代码和模型权重。