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与我们讨论!(二维码见...
具体来说,SAM-Med2D同时利用稀疏提示(点和边界框)和密集提示(掩码)。对于稀疏提示,每个点都表示为其位置编码的向量嵌入,以及表示其前景或背景位置的两个学习嵌入的总和。每个边界框使用其左上角和右下角的位置编码,以及表示“左上角”和“右下角”的学习嵌入作为向量嵌入。对于密集提示,我们使用模型第一次迭代后...
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...
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...
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。
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 of the mask...
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 of the mask...
SA-Med2D-20M，一项具有革命性的数据集项目，汇集了460万张医学图像与近2000万个对应的掩膜，涵盖了10种模态、31个主要器官及219个类别，成为全球最大的医学分割数据集。此数据集源于广泛公开与私人数据，旨在加速医学基础模型的研发，促进医学图像数据迭代，推动医疗应用领域向更通用方向发展。欢迎大家遵规...
Recently emerged SAM-Med2D represents a state-of-the-art advancement in medical image segmentation. Through fine-tuning the Large Visual Model, Segment Anything Model (SAM), on extensive medical datasets, it has achieved impressive results in cross-modal medical image segmentation. However, its reli...
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...