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...
模型(SAM)最近由于其在各种分割任务中的卓越能力以及基于提示的接口,在图像分割领域获得了广泛的流行。然而,最近的研究和个体实验表明,SAM 在医学图像分割中表现不佳,原因是缺乏医学特定知识。这引发了如何提高 SAM 对医学图像分割能力的问题。在这篇论文中,我们不是对 SAM 模型进行微调,而是提出了医疗 SAM 适配器(...
据我们所知,这是第一个通过集成SAM模型实现医学图像分割的完全自动化的工作;我们在两个涵盖38个器官的3D数据集上验证了MedLAM和MedLSAM的有效性。如表2和表3所示,我们的定位基础模型MedLAM展现了不仅显著优于现有医学定位基础模型的定位准确性,而且与完全监督模型的性能相当。同时,如表4所示,MedLSAM与SAM及其医学适...