SA-Med2D-20M中的医学图像大部分来源于公开的医学分割数据,这些公开的数据集是从TCIA、OpenNeuro、NITRC、Grand Challenge、Synapse、CodaLab、GitHub等公开网络平台上获取的。按照这些数据集的病例(Case)数量和解剖结构情况可以对它们进行统计分析,其分布情况如图3所示。 图3:所用到的子数据集的分布情况 由图3(a)可知...
345e172·Sep 4, 2023 History 3 Commits SAM-Med2D The official codebase has been transferred toOpenGVLab/SAM-Med2Dfor better follow-up maintenance! Hiring & Global Collaboration Hiring:We are hiring researchers, engineers, and interns in General Vision Group, Shanghai AI Lab. If you are inter...
开源代码: github.com/OpenGVLab/SA Gradio demo: openxlab.org.cn/apps/de 文章和代码公开3天内,获得多家媒体报道,在推特阅读量突破十万。 自然图像VS医学图像 众所周知,ImageNet的出现极大推动了基于深度学习的人工智能的发展。它为计算机视觉领域提供了一个大规模的数据集和强大的基线模型,使得研究者们能够在自...
https://github.com/OpenGVLab/SAM-Med2D Gradio demo: https://openxlab.org.cn/apps/detail/litianbin/SAM-Med2D 文章和代码公开3天内,获得多家媒体报道,在推特阅读量突破十万。 左右滑动查看媒体报道 自然图像VS医学图像 众所周...
论文: https://arxiv.org/abs/2308.16184开源代码(点击“阅读原文”即可直达): https://github.com/OpenGVLab/SAM-Med2DGradio demo: https://openxlab.org.cn/apps/detail/litianbin/SAM-Med2D 文章和代码公开3天内,获得多家媒体报道,在推特阅读量突破十万。 左右滑动查看媒体报道 自然图像VS医学图像众所周知...
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https://github.com/OpenGVLab/SAM-Med2D Gradio demo: https://openxlab.org.cn/apps/detail/litianbin/SAM-Med2D 文章和代码公开3天内,获得多家媒体报道,在推特阅读量突破十万。 自然图像VS医学图像 众所周知,ImageNet的出现极大推动了基于深度学习的人工智能的发展。它为计算机视觉领域提供了一个大规模的数据...
访问论文与开源链接：arxiv.org/abs/2311.1196... & github.com/OpenGVLab/SA...数据下载链接：openxlab.org.cn/dataset...背景 基础模型的成功依赖于庞大的训练数据量，如Segment Anything Model（SAM）在1100万图像和11亿掩膜上训练，显示出在自然图像分割方面的强大能力。然而，医学图像与自然图像...
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...
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...