虽然随着大语言模型的爆火,出现了大量的LLM进行医疗问诊,多模态大模型做医学辅助诊断等等。但是从新手学习的角度来说,使用AI进行医疗影像图像分割仍是最好的入门项目(可能也是当前环境下最容易落地的AI+医疗方向)。本文的目标是教会读者完成一个简单的医疗影像分割项目。帮助读者快速入手此领域。虽然包括SAM这种基于海量...
用AI大模型一键解析MRI、CT和病理学等九大生物医学成像模式。不仅复杂、不规则形状对象能高精度识别：而且通过对象识别阈值建模，模型能够检测无效的提示请求，并在图像中不存在指定对象时拒绝分割。用户更是无需手动进行标注或边界框操作——只需通过简单的临床语言提示指定目标对象，例如“肿瘤边界”或“免疫细胞”，便...
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
在医学图像领域,精准的图像分割技术一直是提高诊断效率和准确性的关键,然而传统的图像分割方法常常受到计算资源和处理速度的限制,尤其在资源紧张的医疗环境中更是如此。随着人工智能技术的飞速发展,我们迎来了…
在人工智能飞速发展的今天,其在医学的应用已经渗透到各个领域。在眼科临床实践中,人工智能的应用涵盖了图像分析、眼病筛查、随访跟踪等多个方面,显著提升了临床诊疗的效率和质量。最近,徐州市第一人民医院的李甦雁教授团队联合中国矿业大学计算...
现在AI已经能够识别癌症,个别甚至达到了专家水平,其基础原理就是图像分割,AI从CT等医学影像中分割出疑似病灶,结合已有数据来判断是否存在病变。但现有的图像分割方法多数基于监督学习,存在先天缺陷,严重依赖于数据的收集和标注,一旦遇到完全没见过的长尾问题,AI的识别准确度就大幅下降。 此次提出的新的医学图像语义分割...
刘凯提出的3D 生物医学图像分割技术的 framework 如下：1. 首先将每一个脑部的 MRI 数据通过核磁共振的四种模态切割出来的，得到的每一个 分割就是一张2D 的图片;2. 分割完之后将四个模态交叉在一起做 multi-modal 的 encoder，encoder主要利用神经网络模型，其网络结构最主要的方面是用四个卷积核，通过batch-...
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...
近日,中山大学附属第六医院结直肠肛门外科吴小剑团队在国际上率先实现了自主结肠癌病灶影像精准分割的人工智能临床解决方案,源于其开发的结肠癌病灶自动精准分割的医学影像人工智能弱监督-半监督框架。 相关研究结果在医学影像人工智能算法顶刊Medical Image Analysis( MedIA 《医学图像分析》)发表。吴小剑教授为通讯作者,喀...
虽然SAM在各种自然图像分割任务上取得了令人印象深刻的结果,但医学图像分割由于多样的成像模式、精细的解剖结构、不明确且复杂的边界以及广泛的物体尺度等而具有极大的挑战性,其在大型医学影像数据集上的表现还有待验证。深圳大学生物医学工程学院倪东教授智能超声团队联合苏黎世联邦理工学院、深圳市人民医院、浙江大学和深圳...