图2:SA-Med2D-20M由460万张医学图像和1970万个相应的掩膜组成 SA-Med2D-20M数据集概览 子数据集信息统计 SA-Med2D-20M中的医学图像大部分来源于公开的医学分割数据,这些公开的数据集是从TCIA、OpenNeuro、NITRC、Grand Challenge、Synapse、CodaLab、GitHub等公开网络平台上获取的。按照这些数据集的病例(Case)数量和...
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...
Quick Start for SAM-Med3D inference Note:Currently, labels are required to generate prompt points for inference. First, set up your environment with the following commands: conda create --name sammed3d python=3.10 conda activate sammed3d pip install light-the-torch && ltt install torch pip ins...
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: An Efficient General-purpose Promptable Segmentation Model for 3D Volumetric Medical Image - SAM-Med3D/validation.py at main · uni-medical/SAM-Med3D
SAM-Med3D: An Efficient General-purpose Promptable Segmentation Model for 3D Volumetric Medical Image - SAM-Med3D/val.sh at main · uni-medical/SAM-Med3D
SAM-Med2D The official codebase has been transferred toOpenGVLab/SAM-Med2Dfor better follow-up maintenance! Hiring & Global Collaboration Hiring:We are hiring researchers, engineers, and interns in General Vision Group, Shanghai AI Lab. If you are interested in Medical Foundation Models and Gener...
从SAM到SAM-Med2D 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...
This is the research project for the USC Viterbi CSCI-567 Machine Learning course. - SARIHUST/SAMMed
https://github.com/OpenGVLab/SAM-Med2D Gradio demo: https://openxlab.org.cn/apps/detail/litianbin/SAM-Med2D 文章和代码公开3天内,获得多家媒体报道,在推特阅读量突破十万。 左右滑动查看媒体报道 自然图像VS医学图像 众所周...