SAM-Med3D: 进一步加速数据和模型的生产与迭代 医学图像和自然图像之间存在显著的差异,而且医学图像领域缺乏大规模的基准数据集,这是导致AI在医学领域进展缓慢的重要原因之一。通过构建大规模的基准数据集和可靠的基线模型,我们可以推动AI在医疗领域的快速发展,并加速医疗向更通用方向转变的进程。如果您对此话题感兴趣,欢...
SAM-Med3D 相对于二维方法 (SAM、SAM-Med2D) 表现出更高的可用性,同时只需要更少的提示点,因为它可以进行三维全局体积交互,而不是针对每个切片进行独立交互。 迁移性评估:作者还测试了 SAM-Med3D 编码器的迁移性,验证了其在不同新的基准任务上的性能;其良好的迁移性表明,SAM-Med3D 的图像编码器有望作为未来...
SAM-Med3D-MoE 方法总览 SAM-Med3D 模型由3D Image Encoder,3D Prompt Encoder以及 3D Mask Decoder组成。作者修改模型在 3D Mask Decoder 之前添加了一个 Gating Network,并将微调之前的 3D Mask Decoder 与微调后的 3D Mask Decoder 平行排列(其中微调冻住 Image Encoder 和 Prompt Encoder 的参数,仅仅微调 Ma...
encompassing a 3D image encoder, 3D prompt encoder, and 3D mask decoder. 3D convolution, 3D positional encoding (PE) and 3D layer norm are employed to construct the 3D model.图3:我们的SAM-Med3D修改后的3D架构。原始
SAM-Med3D:三维医学图像上的通用分割模型,医疗版三维 SAM 开源了! 医疗开源模型数据性能 医学图像和自然图像之间存在显著的差异,而且医学图像领域缺乏大规模的基准数据集,这是导致AI在医学领域进展缓慢的重要原因之一。通过构建大规模的基准数据集和可靠的基线模型,我们可以推动AI在医疗领域的快速发展,并加速医疗向更通...
1.MedSAM:医学图像领域的SAM,2024登Nature 2.打破自然图像与医学图像的领域鸿沟SAM-Med2D 3.基础分割大模型SAM在1050K医学影像的应用 4.SAM-Med3D:三维医学图像上的通用分割模型 5.SAM在医学图像分割任务的综合性分析和评估 6.MSA:一种简单强大的医学 SAM 适...
简介:SAM-Med | 英伟达基于SAM提出医学图像标注效率神器 近年来,大型视觉模型——SAM已经彻底改变了计算机视觉领域,尤其是图像分割。SAM提出了一种新的快速分割范式,展示了其显著的零样本泛化能力。广泛的研究探索了SAM在各种下游任务中的潜力和局限性。在这项研究中介绍了,这是一个利用SAM功能的医学图像标注增强框架...
While existing volumetric foundation modelsfor medical image segmentation, such as SAM-Med3D and SegVol, haveshown remarkable performance on general organs and tumors, their ability to segment certain categories in clinical downstream tasks remains limited. Supervised Finetuning (SFT) serves as an ...
We anticipatethat SAM-Med3D-MoE can serve as a new framework for adaptingthe foundation model to specific areas in medical image analysis.Codes and datasets will be publicly available. 展开 会议名称: International Conference on Medical Image Computing and Computer-Assisted Intervention ...
UR-SAM通过利用不确定性矫正SAM的分割效果，进一步提升了性能。SAMUS则通过引入并行CNN分支，实现了SAM在小尺寸输入场景下的临床友好部署。在3D医学影像领域，SAM-Med3D采用完全3D架构，构建了最大的3D数据集，性能与SAM-Med2D相当。当使用10个点作为prompt时，效果最优。总结，直接使用SAM进行医学图像分割...