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
SAM-Med2D 基于 SAM 模型,一种在自然图像分割方面表现出色的模型。原始的 SAM 在医学图像上的直接应用性能不佳,因此 SAM-Med2D 通过综合性的改进和调整,目的是弥补两者之间的领域差异。 模型使用了包含约 4.6 百万张图像和 19.7 百万个掩码的大规模医学图像数据集,这些数据从公共和私人数据集中收集,涵盖多种医学...
研究结论显示,利用 SAM-Med2D 模型提取的特征构建的预测模型,在预测放射性直肠炎方面表现良好,AUC 值约 0.73。与其他经典深度学习模型和基于 Transformer 的特征提取模型相比,SAM-Med2D 在医学图像特征提取上更具优势,能有效分割直肠区域,获取更准确、有代表性的医学图像信息,使预测更精准。 在讨论部分,研究人员指出,...
🏆 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...
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...
Specifically, we utilize the Transformer-based SAM-Med2D model to extract visual features from CT images of cervical cancer patients. We apply T-tests and Lasso regression to identify features most correlated with radiation proctitis and build predictive models using logistic regression, random forest,...
研究medsam参数量需结合实际应用。参数量增加可能提升medsam预测精度。确定medsam参数量要权衡资源与效果。Medsam参数量反映模型的复杂程度。小参数量medsam可能存在欠拟合风险。行业内对medsam参数量有多种观点。优化medsam参数量可提升整体效能。参数量影响medsam在复杂任务的表现。选择medsam参数量要参考历史经验。Med...
Holistic Adaptation of SAM from 2D to 3D for Promptable Medical Image Segmentation - med-air/3DSAM-adapter
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...