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与我们讨论!(二维码见...
1.SAM(Segment Anything Model)简介 SAM是Meta 提出的分割一切模型(Segment Anything Model,SAM),它突破了分割界限,极大地促进了计算机视觉基础模型的发展。 SAM是一个提示型模型,其在1100万张图像上训练…
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 ...
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...
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...
SAM-Med3D的性能在不同的医学图像数据集上得到验证,具有较好的泛化能力和稳定性。 SAM-Med3D通过学习大规模3D医学图像数据集,能够更好地处理3D医学图像分割任务。 需要SAM+医学图像paper的同学 扫码添加小享,回复“SAM医学”即领 MedSAM Segment Anything in Medical Images ...
Title题目SAM-Med2D01文献速递介绍医学图像分割在通过识别和勾画各种组织、器官或感兴趣区域来分析医学图像中发挥着至关重要的作用。准确的分割可以帮助医生精确识别和定位病理区域,从而实现更准确的诊断和治疗。此外,对医学图像进行定量和定性分析能够提供对不同组织或器官的形态、结构和功能的全面洞察,促进疾病研究和发现...
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19.7M masks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-Med2D,在同等分辨率时,FT-SAM在Bbox提示模式下实现了11.93%的提升,而SAM-Med2D实现了17.67%的提升。从第二次迭代开始,将上一次迭代生
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 MedSegDiff)。此外团队还对原版 SAM,全微调 MedSAM、SAMed、SAM-Med2D、SAM-U、...