针对医学图像分割的基础模型应用探索

文章预览

Foundation AI Model for Medical Image Segmentation 论文： https://arxiv.org/abs/2411.02745 来自美国医学院的研究团队聚焦于医学图像分割领域中人工智能基础模型的开发与应用，提供了一个全面的基础模型开发框架。 基础模型，经过大量数据训练，展现出在多种任务上的广泛适用性和高准确度，能够提供一种通用的解决方案，减少对特定任务AI模型的依赖。该研究特别强调了将这些模型从自然图像领域迁移到医学图像领域的重要性，探讨了如何通过调整现有模型或从头构建新模型来实现医学图像的高效分割。 研究特点在于其对医学图像分割任务的全面考量，包括数据来源的选择（自然图像或医学图像）、模型类型的设计（通用型或专家型），以及模型应用的不同策略（零样本、少样本或微调）。此外，论文还深入讨论了在实际应用中面临的挑战，如样本大小、数 ………………………………