从SAM到SAM-Med2D 评估SAM-Med2D 实验结果 定量评估 定性评估 总结 由于医学图像和自然图像之间存在较大差异,以及缺少大规模医学图像基准数据集,这是导致AI在医学领域进展缓慢的原因之一。构建大规模基准数据集和可靠的基线模型,能够推动AI在医疗领域的快速发展,加速医疗向更通用的方向转变。欢迎感兴趣的读者加入群聊...
这种训练策略使得 SAM-Med2D 能够有效适应医学成像领域的复杂性,提供更准确和可靠的医学图像分割支持。 评估 将对SAM-Med2D 进行全面和多维度的评估,为未来研究者提供交互式分割方法的基准。在模型方面,将 SAM 作为基线模型,并从其交互方法中选择两种直观的提示模式——边界框 (Bbox) 和点 (Points) 来评估 SAM-...
Figure 4: The pipeline of SAM-Med2D. We freeze the image encoder and incorporate learnable adapter layers in each Transformer block to acquire domain-specific knowledge in the medical field. We fine-tune the prompt encoder using point, Bbox, and mask information, while updating the parameters o...
SAM-Med2D三大亮点1.最大规模的医学图像分割数据集:作者团队收集并整理了一个庞大而全面的医学图像数据集,涵盖了多种临床分割任务和图像模态。这使得SAM-Med2D在训练过程中能够获得更准确和具有代表性的医学图像信息,弥补了 SAM 在医学领域数据不足的问题。2.更全面的微调方案:相对于现有的医学SAM方法,作者对SAM的...
1.最大规模的医学图像分割数据集:作者团队收集并整理了一个庞大而全面的医学图像数据集,涵盖了多种临床分割任务和图像模态。这使得SAM-Med2D在训练过程中能够获得更准确和具有代表性的医学图像信息,弥补了 SAM 在医学领域数据不足的问题...
在人工智能的浪潮中,医疗影像技术迎来了它的新变革者——MedSAM-2。这项技术,基于Segment Anything Model2(SAM2)框架,正为2D和3D医疗影像分割任务开辟新天地。 MedSAM-2的突破在于其将医疗影像视作视频序列的能力,这不仅让它能够处理三维影像,还解锁了创新的“One-prompt Segmentation”功能。这项功能让用户只需在...
本文提出了SAM-Med2D,在单点提示模式下,SAM-Med2D相较于SAM表现出了压倒性的优势 (18.94% vs. 70.01%)。并且团队收集了迄今为止最大最全的医学图像分割数据集,由4.6M张图片和19.7M masks组成,涵盖了当前公开可用数据集中几乎所有对象类型。 由于医学图像和自然图像之间存在较大差异,以及缺少大规模医学图像基准数据...
与在大规模标注数据集上的微调相比,少样本场景对于医学分割任务更具实际意义,例如考虑某些罕见疾病或使用未见过的类别。对于给定的 2D 支持图像及其相应的分割 Mask ,作者的框架可以在不需要额外提示的情况下 segmentation Query 图像。 此外,通过将 Query 体积中的相邻切片中的语义信息集成到 segmentation 中,作者可以...
相比于前面介绍的UniverSeg和AFTerSAM,MedSAM使用了明显多得多的数据集,并做了非常大规模的evalutaion,并且各种分割效果在医学图像上都远超SAM,只不过还是在2D,并没有延伸到3D;而之前讲过的AFTerSAM是把SAM扩展到了3D,不过他们只用了CT的数据来做实验;还有前面介绍的UniverSeg也是在2D,但并没有使用SAM这一套,...
Figure 4: The pipeline of SAM-Med2D. We freeze the image encoder and incorporate learnable adapter layers in each Transformer block to acquire domain-specific knowledge in the medical field. We fine-tune the prompt encoder using point, Bbox, and mask information, while updating the parameters o...