该研究展示了牛津大学团队所开发的一款名为Medical SAM 2 的医学图像分割模型，基于 SAM 2 框架设计，通过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完成，而无需...
总之，研究人员提出了SegVol，一个交互式的通用医学体素图像分割的基础模型。该模型是使用90k无标注数据和25个开源分割数据集训练和评估的。与最强大的传统体素分割方法nnU-net（自动为每个数据集配置参数）不同，SegVol的目的是将各种医学体素分割任务统一到一个单一的架构中。SegVol作为一个通用的分割工具能够对超过2...
提出了一种用于交互式生物医学图像分割的通用模型 ScribblePrompt,这是一种基于神经网络的分割工具,支持注释人员使用涂鸦、点击和边界框等不同的注释方式,灵活地进行生物医学图像的分割任务,甚至
提出了一种用于交互式生物医学图像分割的通用模型 ScribblePrompt,这是一种基于神经网络的分割工具,支持注释人员使用涂鸦、点击和边界框等不同的注释方式,灵活地进行生物医学图像的分割任务,甚至
这种多功能性凸显了 SAM-Med3D 在各种临床环境中的潜在适用性,显示了它在处理各种医学成像挑战方面的适应性和有效性。 这些优势使 SAM-Med3D 有望成为一个在三维医学图像分割领域实现重大进展的模型,有望为医学专业人员和研究人员提供更强大的工具来处理三维医学图像。 图4:具有完整三维结构的 SAM-Med3D。 评估...
提出了一种用于交互式生物医学图像分割的通用模型ScribblePrompt,这是一种基于神经网络的分割工具,支持注释人员使用涂鸦、点击和边界框等不同的注释方式,灵活地进行生物医学图像的分割任务,甚至
麻省总医院 (Massachusetts General Hospital) 和哈佛医学院 (Harvard Medical School) 的研究人员,提出了一种用于交互式生物医学图像分割的通用模型 ScribblePrompt,这是一种基于神经网络的分割工具,支持注释人员使用涂鸦、点击和边界框等不同的注释方式,灵活地进行生物医学图像的分割任务,甚至是对于未经训练的标签和图像...
为了解决上述挑战，华中科技大学凃巍教授、陆枫教授等，利用在自动驾驶、面部识别等领域耳熟能详计算机视觉技术，提出了医学图像分割模型 M2CF-Net，通过融合多分辨率和多尺度的图像识别技术，M2CF-Net 模型不仅能「看到」病理图像中的细微差别，还能精确定位和计数那些关键的生物标记——淋巴细胞聚集灶，帮助医生做出更...
3D 医学图像分割方法已经取得了成功,但它们对大量体素级标注数据的依赖是一个需要解决的缺点,因为获取这些标注的成本很高。 半监督学习(SSL)通过使用大量未标注数据和少量标注数据进行模型训练,解决了这一问题。 最成功的 SSL 方法基于一致性学习,即通过最小化从扰动视图中获得的模型响应之间的距离来实现的。这些扰动...
前言SAM 是一种在自然图像分割方面取得成功的模型,但在医学图像分割方面表现不佳。MedSAM 首次尝试将 SAM 的成功扩展到医学图像,并成为用于分割各种医学图像的通用工具。为了开发 MedSAM,首先需要一个大型医学图像数据集,其中包括来自 11 种不同模态的超过 20 万个 Mask。该数据集用于训练和微调 MedSAM 模型。最重...