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:加拿大多伦多大学 健康网络中心 DOI:doi.org/10.1038/s41467- 开源代码:github.com/bowang-lab/M 摘要: 医学图像分...
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...
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
然而,由于自然图像和医学图像之间存在显著差异,分割基础模型(例如 SAM7 )在医学图像分割中的适用性仍然有限。本质上,SAM 是一种可提示的分割方法,需要用点或边界框来指定分割目标。这类似于传统的交互式分割方法4、9、10、11,但SAM 具有更好的泛化能力,而现有的基于深度学习的交互式分割方法主要侧重于有限的任务和...
MedSAM: Segment Anything in Medical Images 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图像的通用工具。为了开发 MedSAM,首先需要一个大型医学图像数据集,其中包括来自 11 种不同模态的超过 20 万个 Mas...
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图像的通用工具。为了开发 MedSAM,首先...
“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...
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)...
2024.08.06: MedSAM2-Segment Anything in Medical Images and Videos: Benchmark and Deployment [Paper] [Code] [Online Demo] [Gradio API] [3D Slicer Plugin] [Fine-tune SAM2] 2024.01.15: Welcome to joinCVPR 2024 Challenge: MedSAM on Laptop ...
地址：Segment Anything Model for Medical Images? (arxiv.org)github:yuhoo0302/Segment-Anything-Model...