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 Mask。该数据集用于训练和微调 MedSAM 模型。最重要的...
1.4 MedSAM提升标注效率 2. Discussion 3. Methods 3.1 数据集管理和预处理 3.2 网络架构 3.3 训练方案及实验设置 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...
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模型的需求越来越大:可以训练一次然后应用于广泛的分割任务的模型。这样的...
例如,MedSAM 在鼻咽癌分割任务中获得了 87.8%(IQR:85.0-91.4%)的中位 DSC 得分,比 SAM、专家 U-Net 和 DeepLabV3+ 分别提高了 52.3%、15.5% 和 22.7%。值得注意的是,MedSAM 在一些以前看不见的模态(如腹部 T1 内相和外相)中也取得了更好的性能,超越 SAM 和专家模型,改进幅度高达 10%。图4c展示了四个...
“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...
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...
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
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
bowang-lab/MedSAM main BranchesTags Code README Apache-2.0 license MedSAM This is the official repository for MedSAM: Segment Anything in Medical Images. Welcome to join ourmailing listto get updates. News 2024.08.06: MedSAM2-Segment Anything in Medical Images and Videos: Benchmark and ...
相关论文及成果目前以「Medical SAM 2: Segment medical images as video via Segment Anything Model 2」为题,已发表于预印本平台 arXiv 上。 研究亮点: 团队率先推出基于 SAM 2 的医学图像分割模型 MedSAM-2 团队采用了一种新颖的「medical-images-as-videos」的理念,解锁了「单次提示分割功能」 ...