文章预览
近年来,深度学习技术极大地提升了医学图像分割的自动化和准确性。 然而,该领域仍面临 的挑战之一是模型的泛化能力,大多数医学图像分割模型通常只能在针对特定目标训练后表现良好,难以适应其他目标或新的任务类型。 而 Medical SAM (MedSAM) 为解决这些问题提供了创新的思路, 基于SAM框架,MedSAM 进一步适应了医学图像的3D格式,能够通过单次提示来自动完成后续图像中相似对象的分割,从而显著简化了操作流程。 这次我联合加州大学旧金山分校UCSF联合培养博士 王老师 ,为大家深度解析 MedSAM医学图像分割及其应用,希望大家能中顶会顶刊~ (文末免费领 8节AI+医学系列课 ) 扫码免费预约直播 领13个医学图像AI入门项目及代码 近期,牛津大学团队开发了名为 Medical SAM 2 (MedSAM-2) 的医学图像分割模型,该模型基于 SAM 2 框架设计,将医学图像
………………………………