本研究では、SAM（Segment Anything Model）のアプローチを医療画像処理に適用し、病理学的プリミティブの検出と分割を実現しています。SAMは、自然画像から高精度なオブジェクトマスクを生成するためのモデルであり、人間のプロンプトを必要とします。この手法では、SAMの事前学習済みの自然画像エンコーダーを適応させ、検出ベースの領域提案を行います。SAMのデコーダーは、特定のバウンディングボックスを重要なプロンプトとして使用して包括的なプリミティブセグメンテーションマップを生成します。この手法は、病理学における2つの基本的なセグメンテーションタスクに対してエンドツーエンドの結果を提供し、追加のトレーニングや微調整を必要とせずに効率的な結果を生み出します。