段落任何模型(SAM),作为一个杰出的通用图像分割模型,最近在医疗图像分割领域内获得了相当多的关注。尽管SAM在自然图像上的性能表现显著,但面对医学图像,尤其是那些涉及低对比度、界限模糊、形状复杂和尺寸微小的对象时,它却面临着显著的性能下降和有限的泛化能力。在本文中,我们提出了SAMUS,一个专为超声图像分割定制的...
更高的效率:SAM-Med3D 的性能与在二维上微调的 SAM 相比更具竞争力,只需要更少的提示点便能达到更好的效果。与二维模型需要在每个切片上交互相比,SAM-Med3D 确保了医生和专业人员可以用快得多的速度来更方便地进行图像分割,这大大提高了模型在实际医学应用中的效率。 广泛的分割能力:SAM-Med3D 具有广泛的分割...
然而,这些模型并未针对图像分割特别是医学图像分割(MIS)进行显式优化。 最近,分割任何物模型(SAM)作为图像分割的一种创新基础模型被提出(Kirillov et al., 2023)。SAM基于视觉变换器(ViT)(Dosovitskiy et al., 2020)模型,并在包含1亿掩模的1100万图像的大型数据集上训练。SAM最大的亮点是其对未见数据集和任务...
另一个网络,SwinUNet引入了另一种基于Transformer的方法来进行医学图像分割,利用U型编解码器架构和跳跃连接,增强了局部-全局语义特征学习。该模型表现出了优于传统基于卷积方法和混合Transformer-卷积技术的卓越性能。然而,许多分割工作仍需要大量人力进行架构修改和超参数调整,以适应不同的应用或数据集。为了应对这一挑战,...
因此,视觉大模型SAM在医学图像分割中的应用的首要任务是选择合适的医学图像和分割方法,使之具有针对性和实用性。 另一方面,我们要注重“演奏技巧”的运用。在视觉大模型SAM在医学图像分割中的应用中,如何将这些医学图像和分割方法以生动、形象的方式呈现出来,是研究者们需要深入思考的问题。这就如同在音乐演奏中,同样...
本发明涉及医学图像识别,尤其涉及一种基于sam模型的多模态医学图像分割方法及系统。 背景技术: 1、医学图像领域“模态”是指获取人体内部图像的不同技术,通过多维信息可以帮助医生做出准确的诊断并制定有效的、个性化的治疗计划。在基于图像的医疗决策中,可以获得患者特定器官不同形态的医学图像,每种图像都代表一种模式,...
医学图像分割是计算机辅助医疗流程中的关键步骤,精准的医学图像分割可以为诊断与治疗提供帮助.分割一切模型(SAM)利用提示驱动的基础大模型进行下游的分割任务,它的出现为医学图像分割提出了与神经网络不同的新方向.但是,SAM是以自然图像为基础的模型,对医学图像的处理效果还有待提高.本文介绍了SAM在医学图像上直接应用的...
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...
如何把分割一切模型SAM,做到即插即用,代码已开源#图像分割 #医学图像分割 #计算机视觉 #人工智能 #论文 - AI论文炼dan师于20231019发布在抖音,已经收获了13.1万个喜欢,来抖音,记录美好生活!
其中,MedSAM作为首个为医学图像分割设计的基础模型在2024登上Nature。在这之后,学界也开始针对SAM在医学图像中的适应性问题进行定制化改进。 目前医学图像SAM方向上能够冲顶会的idea有很多。分享我总结的11个最新SAM+医学图像改进方案,并提供了源码,方便大家复现! SAM作为一个提示型模型,可以在不需要任何标注的情况下...