这种通用性的缺乏对这些模型在临床实践中的广泛应用构成了实质性的障碍。相比之下,自然图像分割领域的最新进展见证了分割基础模型的出现,例如分割任何模型(Segment Anything Model,SAM)和分割所有地方的多模态提示(Multi-modal prompt all at once),在各种分割任务中展示了卓越的多功能性和性能。 医学图像分割中对通用...
基本信息标题:Segment anything in medical images中文标题:分割一切医学图像发表年份: 2024年1月期刊/会议: Nature Communications分区: SCI 1区IF:16.6作者: Jun Ma; Bo Wang(一作;通讯)单位:加拿大多伦多…
这种缺乏通用性对这些模型在临床实践中的更广泛应用构成了重大障碍。相比之下,自然图像分割领域的最新进展见证了分割基础模型的出现,例如分割任何模型 (SAM)7和同时使用多模态提示的随处分割一切8,展示了在各种分割任务中非凡的多功能性和性能。 医学图像分割对通用模型的需求日益增长:模型经过一次训练后便可应用于各种...
Medical image segmentation is a critical component in clinical practice, facilitating accurate diagnosis, treatment planning, and disease monitoring. However, existing methods, often tailored to specific modalities or disease types, lack generalizability
相关论文及成果以「Segment Anything Model for Medical Images?」为题,发表于国际医学图像分析领域的顶级期刊 「Medical Image Analysis」上。 在这篇论文的研究中,相关团队最终构建了一个超大规模医学影像分割数据集 COSMOS 1050K,包含 18 种影像模态、84 个生物医学领域分割目标、1050K 2D 图像和 6033K 分割掩膜...
地址：Segment Anything Model for Medical Images? (arxiv.org)github:yuhoo0302/Segment-Anything-Model...
将Segment Anything扩展到医学图像领域 MedSAM: Segment Anything in Medical Images 目录 前言 SAM 拆解分析 从医学角度理解 SAM 的效用 MedSAM 实验 总结 参考 前言 SAM 是一种在自然图像分割方面取得成功的模型,但在医学图像分割方面表现不佳。MedSAM 首次尝试将 SAM 的成功扩展到医学图像,并成为用于分割各种医学...
“Segment Anything in Medical Images(MedSAM)”是一篇将SAM扩展到医学图像分割的论文。该论文构建了一个大规模的医学图像数据集,包含了11种不同模态的超过20万个Mask,并提出了一种简单的微调方法来适应SAM到通用的医学图像分割。该论文...
Medical SAM Adapter: Adapting Segment Anything Model for Medical Image Segmentation 作者:Wu, Junde; Fu, Rao; Zhang, Yu; Fang, Huihui; Liu, Yuanpei; Wang, Zhaowei; Xu, Yanwu; Jin, Yueming 来源:2023. Adaptation techniques Domain knowledge ...
Recent advances in segmentation foundation models have enabled accurate and efficient segmentation across a wide range of natural images and videos, but their utility to medical data remains unclear. In this work, we first present a comprehensive benchmarking of the Segment Anything Model 2 (SAM2)...