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: 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: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...
and our SAM-Med3D on 3D Volumetric Medical Images. Both SAM and SAM-Med2D take N prompt points (one for each slice) whereas SAM-Med3D uses a single prompt point for the entire 3D volume. Here, N corresponds to the number of slices containing the target object. The top-left corner pro...
在本研究中,我们提出了SAM-Med3D,一个全面的3D SAM模型,用于体积医学图像分割,从头开始在一个大规模的3D医学图像数据集上进行训练。我们的SAM-Med3D在不同组件中采用了3D位置编码,直接整合了3D空间信息,并在体积医学图像分割上展现出了卓越的性能。与每个体积提供1个点的情况下的SAM相比,SAM-Med3D实现了32.90%...
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 ...
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...
在医学领域，Ma和Wang（2023）提出了MedSAM，他们构建了一个包含20万个掩码、覆盖11种不同模态的医学图像数据集，专门用于微调SAM。实验表明，经过微调的MedSAM在医学图像分割上大幅超越了原始SAM，平均Dice相似系数提高了22.5%（3D）和17.6%（2D）。Zhang等人（2023）则将SAM应用于组织和细胞分割，表明SAM可以胜过...
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...
1、 MedSAM2: 3D医疗图像和视频的全能分割模型 图片 MedSAM2模型通过在超过45.5万对3D图像-掩码对和7.6万帧数据上微调Segment Anything Model 2,成功打造了一个可提示式分割基础模型,在各种器官、病变和成像模式下的表现均优于现有模型。 研究团队还实现了人机协作流程,促进大规模数据集的创建,完成了迄今最大规模...