SA-Med2D-20M 是一项具有突破性意义的数据集工作,它由460万张医学图像和近2000万个对应的掩膜构成,涵盖了10种模态、31个主要器官和219个类别,是迄今为止最大的医学图像分割数据集。数据来源于大量公开和私有数据集。SA-Med2D-20M取之于社区,回馈于社区,相信该数据集的开源将加速医学基础大模型的研发和医学图像数...
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...
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...
SA-Med2D-20M，一项具有革命性的数据集项目，汇集了460万张医学图像与近2000万个对应的掩膜，涵盖了10种模态、31个主要器官及219个类别，成为全球最大的医学分割数据集。此数据集源于广泛公开与私人数据，旨在加速医学基础模型的研发，促进医学图像数据迭代，推动医疗应用领域向更通用方向发展。欢迎大家遵规...
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...
本文提出了SAM-Med2D,在单点提示模式下,SAM-Med2D相较于SAM表现出了压倒性的优势 (18.94% vs. 70.01%)。并且团队收集了迄今为止最大最全的医学图像分割数据集,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。 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...
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 ...
SAM-Med2D是上海AILab的工作,包括以下工作(1)建立最大的医学图像分割数据集,包括460万张图1970万mask;(2)point、bbox、mask三种prompt模式;(3)image encoder 采用Adapter Layer,即通道注意力和空间采样。总体来说效果不错,泛化性也强,毕竟有那么多的数据。
这个数据集涵盖了多种临床分割任务和图像模态,确保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。 🛠️更全面的微调方案: 我们对SAM的三个重要组成部分进行了微调,以适应医学图像的特殊特征和变化。具体来说,我们使用了更先进的特征提取网络(如ResNet),改进了空间注意力模块,使其能够更好地...
首先,团队将 MedSAM-2 与一系列 SOTA 医学图像分割方法进行了基准测试,包括针对 2D 和 3D 医学图像的分割任务。对于 3D 医学图像,提示随机提供,概率为 0.25;对于 2D 医学图像,概率为 0.3。 为了在 3D 医学图像上评估所提模型的一般...