近期,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。 MedSAM-2 通过结合深度学习和先进的3D处理...
类似于SAM,SAM2在使用点提示和箱形提示的医学图像上表现不佳。SAM2发布后,一些基于SAM在医学图像领域的成功适应性的研究,旨在将SAM2应用于医学图像领域。例如,MedicalSAM2 [19]和MedSAM [10]微调口罩解码器,而SAM2-Adapter [1]将轻量级 Adapter 引入图像编码器,并在权重更新期间与口罩解码器一起进行微调。 在S...
🌐 牛津大学最新提出的MedSAM-2,不仅在医学图像分割领域取得了突破性进展,还能对视频进行分割!其准确度提升了一个层次,直接刷新了医学图像分割的SOTA榜。这种惊人的分割效果得益于SAM模型(尤其是升级后的SAM 2),它不仅具备出色的泛化能力,还能实时分割图像和视频内容,大幅提升了处理速度。🔬 相较于传统方法,MedSA...
通过使用自定义微调适配器,作者探索了SAM 2的性能上限,在BTCV数据集上实现了92.30%的Dice相似系数,超越了当前最先进的nnUNet模型12%。同时,作者通过研究各种提示生成器,解决了提示依赖性的问题。RFMedSAM 2: …
MedSAM-2的临床应用价值不容小觑。它不仅能提高医疗影像分析的效率,还能确保分割结果的精确度,这对于提升临床诊断的准确性和指导手术具有重要意义。 MedSAM-2的问世预示着医疗影像分割技术的一个新里程碑。随着技术的不断发展,MedSAM-2有望在更多领域展现其强大的功能,为医疗影像分析带来更多可能性。
大家好,欢迎收听“Hugging Face 每日AI论文速递”。今天是2024年8月5日,我们将带您快速浏览8篇热门AI论文,涵盖医学图像分割、模型预训练、实体链接与关系抽取等多个前沿领域。现在,让我们立即进入今天的论文速递。 [00:23] 🩺 Medical SAM 2: Seg...
1. MedSAM1 performs 2D segmentation, requiring a user-defined box prompt (ROI) for each LA slice (Fig.1a). MedSAM2, on the other hand, is capable of 3D segmentation using only a single freehand (scribble) prompt drawn on one slice6, followed by automated tracking across the subsequent...
git clone -b MedSAM2https://github.com/bowang-lab/MedSAM/ SetCUDA_HOMEenvironment variable to the path of your CUDA installation. For example,export CUDA_HOME=/usr/local/cuda-12.1 Enter the MedSAM2 foldercd MedSAM2and runpip install -e . ...
doi:10.1016/j.jocmr.2024.101517Mehri Mehrnia MScmohamed elbayumi MScMohammed S.M. Elbaz PhD, FSCMRJournal of Cardiovascular Magnetic Resonance
Medical SAM 2: Segment Medical Images As Video Via Segment Anything Model 2 - Medical-SAM2/func_3d/utils.py at main · SuperMedIntel/Medical-SAM2