在SAM原有的三个组件框架下,SAM-Med2D模型采用adapter机制,我们冻结图像编码器,并在每个Transformer块中合并可学习的适配器层,以获取医疗领域的特定领域知识,通过点、Bbox和掩码信息对提示编码器Prompt Encoder进行微调,同时通过交互训练更新掩码解码器Mask Encoder的参数。 Adapter 机制是一种在深度学习中用于模型可迁移...
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...
(c) 在31个器官中,FT-SAM与我们的SAM-Med2D的分割性能比较。 Figure 6: Qualitative comparisons were made between the segmentation results of SAM-Med2D and SAM. The first three rows depict the segmentation results of different modalities, while the last three rows illustrate the segmentation results ...
SAM-Med2D三大亮点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...
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...
为解决宫颈癌放疗中放射性直肠炎(Radiation proctitis)诊断和预后难题,研究人员开展基于深度学习与影像组学结合的研究。利用 SAM-Med2D 模型提取 CT 影像特征构建预测模型,结果显示该方法能有效诊断放射性直肠炎,为个性化治疗提供参考。 广告 X 在女性健康的 “战场” 上,宫颈癌这位 “劲敌” 严重威胁着众多女性的生命...
🏆 The most comprehensive fine-tuning based on Segment Anything Model (SAM). 🏆 Comprehensive evaluation of SAM-Med2D on large-scale datasets. 🔥 Updates (2023.12.05) We open the download of the dataset on the Hugging Face platform (2023.11.23) We have released the SA-Med2D-20M datase...
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 ...
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...
Recently emerged SAM-Med2D represents a state-of-the-art advancement in medical image segmentation. Through fine-tuning the Large Visual Model, Segment Anything Model (SAM), on extensive medical datasets, it has achieved impressive results in cross-modal medical image segmentation. However, its reli...