医学图像分割的主要目的还是对图像中具有特殊语义信息(如肿瘤、器官、血管等)赋予标签,但医学图像分割的类别个数一般没有自然图像语义分割那么多。如VOC2012包含20个类别和一个背景类别,但医学图像分割很多都是二分类问题。 脑部图像 医学图像属于图像的子类,所以针对图像的方法,应用到医学图像中是没有问题的,但我们通...
一些基础模型已经被提出,通过在医学数据集上调整SAM来适应医学图像分割(马和王,2023;吴等,2023)。然而,与SAM相同,它们在特征建模之前对输入图像进行16×的无重叠分割,这破坏了识别小目标和边界所需的局部信息,使它们难以分割具有复杂/线状形状、弱边界、小尺寸或低对比度的临床对象。此外,它们中的大多数要求输入尺...
基于阈值的分割方法是图像分割中最简单、高效的方法,也是最基础的方法之一。这种方法通过对图像内设置全局或局部阈值,实现灰度图像的二值化,从而实现前背景分割,即目标区域分割。然而,在肿瘤分割问题上则存在明显问题。以皮肤癌为例,这种方式分割出来的皮肤镜图像往往不连续。究其原因,是因为皮肤镜图像的对比度低,且病...
然而,现有的方法通常是针对特定的模态或疾病类型定制的,缺乏在医学图像分割任务的多样性谱系中的普遍适用性。在这里,我们介绍了MedSAM,这是一个旨在桥接这一差距的基础模型,通过使通用医学图像分割成为可能。该模型是在一个大规模的医学图像数据集上开发的,包含1,570,263个图像-掩码对,涵盖10种成像模态和30多种...
为了解决上述问题，牛津大学团队开发了名为 Medical SAM 2 (MedSAM-2) 的医学图像分割模型，该模型基于 SAM 2 框架设计，将医学图像视作视频，不仅在 3D 医学图像分割任务上表现卓越，同时还解锁了一种新的单次提示分割的能力。用户只需为一种新的特定对象提供一个提示，后续图像中同类对象的分割就可以由模型自动...
1、医学图像分割方法汇总本文主要介绍在医学图像分割方面的几种典型算法,详细介绍每种算法的工作原理,通过对具体的医学图像实验来对比每种方法在分割方面的优点和缺点,分析结果产生的原因,从而在后面的实际应用中选择最合适的算法。1阈值法分割1-1 简单阈值分割简单的阈值处理是图像分割中最为简单基础的一种分割方法。
图1 医学图像分割的深度学习方法概览 在有监督学习方面,主要从骨干网络设计、网络关键组件设计和损失函数设计三个方面进行介绍;在弱监督学习方面,主要总结了用于处理少样本数据或不平衡样本数据的三类方法:数据增强(data augmentation)、迁移学习(transfer learning)和交互分割(interactive segmentation);在最新研究方面,主要...
医学领域的通用分割模型来啦，发布即开源！来自智源，模型名为SegVol，划重点：是第一次实现同时支持框（box）、点（point）和文本（text） prompt进行任意尺寸原分辨率的3D体素分割。要知道，此前深度学习在医学图像分割方面已经取得了显著进展，但仍然缺乏一种能够通用分割各种解剖类别、易于用户交互的基础分割模型。而...
1.2.4.基于神经网络的分割算法 神经网络能够进行端到端的对图像进行处理。深度神经网络优异的性能使得它在图像处理任务中得到了非常广泛的应用。深度学习现在已经成为医学图像分割任务中的主流算法。 医学图像分割往往是计算机辅助检测任务中的第一步,分割结果的准确性对后续的任务有着很大的影响。分割任务通常是寻找医学...
Visual Mamba块:在U-Net架构中引入了Visual Mamba块(VSS),以改善医学图像分析中的远距离依赖建模。这种创新提供了一种新的方法来处理长序列数据,并在医学图像分割领域中取得了优越的性能。 扫码添加小享,回复“曼巴医学” 免费获取全部论文+开源代码