为了实现这一目标,我们研发了SAM-Med2D。首先,团队收集了迄今为止最大最全的医学图像分割数据集,它由4.6M张图片和19.7Mmasks组成,涵盖了当前公开可用数据集中几乎所有对象类型,弥补了SAM缺乏医学领域知识的问题。在此数据基础上,作者团队全面微调了SAM:在同等分辨率时,FT-SAM在Bbox提示模式下实现了11.93%的提升;SAM...
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...
Table 1: Comparison of SAM fine-tuning models. Our SAM-Med2D is a comprehensive fine-tuning method that supports multiple prompts on medical images to generate masks.表1:SAM微调模型的比较。我们的SAM-Med2D是一种全面的微调方法,支持在医学图像上使用多种提示来生成掩码。 Table 2: Quantitative compar...
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。2.更全面的微调方案:相对于现有的医学SAM方法,作者对SAM的三个重要组成部分都进行了微调,使SAM-Med2D能够更好地适应医学图像的特殊特征和变化,提高分割结果的准确性和稳定性。图2对比了最近基于SAM的...
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...
2.更全面的微调方案:相对于现有的医学SAM方法,作者对SAM的三个重要组成部分都进行了微调,使SAM-Med2D能够更好地适应医学图像的特殊特征和变化,提高分割结果的准确性和稳定性。图2对比了最近基于SAM的微调方法。 图2: SAM-Med2D是一种全面的微调方法,支持对医学图像进行多种提示来生成mask ...
SAM-Med2D 256 × 256 79.30 70.01 76.35 78.68 35 SAM-Med2D 百度云链接: https://pan.baidu.com/s/1HWo_s8O7r4iQI6irMYU8vQ?pwd=dk5x 提取码: dk5x Generalization validation on 9 MICCAI2023 datasets, where "*" denotes that we drop adapter layer of SAM-Med2D in test phase: DatasetsBbox...
此外团队还对原版 SAM，全微调 MedSAM、SAMed、SAM-Med2D、SAM-U、VMN 以及 FCFI 等交互式分割模型进行对比评估。性能使用 Dice Score 进行量化，结果如下图所示：MedSAM-2 与先进分割方法在 BTCV 数据集上的比较 由 Dice Score 评估量化 结果显示，MedSAM-2 相比之前的 SAM 和 MedSAM 进步显著。在 BTCV ...
为了在 3D 医学图像上评估所提模型的一般性能,团队将 MedSAM-2 与 BTCV 多器官分割数据集上建立的先进分割方法进行了比较,包括知名的 nnUNET、TransUNet、UNetr、Swin-UNetr 模型以及 Diffusion-based 模型(如 EnsDiff、SegDiff 和 Med...
Table 1: Comparison of SAM fine-tuning models. Our SAM-Med2D is a comprehensive fine-tuning method that supports multiple prompts on medical images to generate masks.表1:SAM微调模型的比较。我们的SAM-Med2D是一种全面的微调方法,支持在医学图像上使用多种提示来生成掩码。 Table 2: Quantitative compar...