Apr, 2023

医学影像分割模型：实验研究

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TL;DR本文对 Segment Anything Model 在医学图像中的效果进行了评估，结果表明性能受任务和数据集影响较大，需要进一步研究来适应医学图像领域。
发现论文，激发创造
  • 医学图像分割模型？

    SAM 是用于图像分割的第一个通用基础模型，能以自动或手动提示的方式进行零 - shot 图像分割，并在不同的自然图像分割任务中取得了令人瞩目的成绩。但在医学图像分割方面仍然存在一定挑战，SAM 在某些情况下表现出色，但需要结合手动标注才能取得更好的表现。

    Apr, 2023

  • 医学图像分割中的 Segment-Anything 模型（SAM）的准确性

    通过实验探究 SAM 模型对 12 个不同器官、图像模式和健康情况的医学图像数据集的精确度及其在医学图像分割方向上的应用前景，发现 SAM 模型在没有重新训练医学图像时准确度没有 U-Net 和其他深度学习模型高。

    Apr, 2023

  • 医学图像分割的分割全模型：现阶段的应用与未来发展方向

    通过综述快速模型（SAM）在医学图像分割领域的应用，本文总结了对 SAM 在医学图像分割任务中的有效性进行扩展的最近努力，并探讨了未来 SAM 在医学图像分割中的研究方向。尽管直接应用 SAM 到多模态和多目标医学数据集的图像分割上表现不够令人满意，但从这些努力中得到的众多见解对于塑造医学图像分析领域的基础模型的发展轨迹起到了宝贵的指导作用。

    Jan, 2024

  • 医学图像上的 SAM：三种提示模式的全面研究

    本文针对 Segment Anything Model（SAM）在医学图像分割领域的 zero-shot 泛化能力进行了研究，并发现模型对于不同数据集和提示的表现会有差异，通过提供适当的提示，如边界框，SAM 的性能显著提高。

    Apr, 2023

  • 如何利用 Segment Anything Model (SAM) 提升医学图像分割？

    该论文综述了 Segment Anything Model（SAM）在医学图像分割中的应用，包括实证基准测试和方法论改进，并讨论了 SAM 在医学图像分割中的未来方向和文献综述。

    May, 2023

  • SAM.MD：基于 Segment Anything 模型的零样本医学图像分割能力

    本文将利用基于 Segment Anything Model (SAM) 的零样本能力进行医学图像分割任务的初步评估，结果表明，SAM 可以很好地适应 CT 数据，因此有望成为半自动分割工具的推手，并且相信这种基础模型能够成为医学领域模型其他适应性研究的良好出发点。

    Apr, 2023

  • 探索 SAM 模型在二维医学图像中的零样本能力：全面评估与实践指南

    本研究评估了 SAM 2D 在医学成像中的零样本能力，结果显示其性能与目前的最新技术相当甚至更好，并提出一项实用的指南以获得在所有评估上都具有鲁棒性的结果。

    Apr, 2023

  • 数字病理学的分段任意物模型 (SAM)：在全幅图像上评估零样本分割

    本研究评估了 SAM 模型在数字病理学中零次分割任务的表现，结果表明其可对大型连通对象进行显着分割，但对密集实例对象分割的性能不尽如人意。未来，来自下游病理分割任务的图像的少量微调可能有助于模型在密集对象分割方面取得更好的性能。

    Apr, 2023

  • 当 SAM 遇上医学图像：对多时相肝肿瘤分割中的 Segment Anything Model（SAM）进行研究

    SAM 在医学图像分析中应用的能力较弱，但在交互式医学图像分割领域是一个有力的注释工具。

    Apr, 2023

  • 非可见光谱影像应用的片段任意模型性能评估与变分提示

    Segment Anything Model (SAM) 通过使用不同的输入提示（如文本、边界框、点或掩膜）生成掩膜，克服了特定数据集稀缺性的约束，评估了 SAM 在 X 射线 / 红外模态中分割感兴趣对象的能力，结果表明 SAM 在给定盒子提示时可以分割 X 射线模态中的对象，但对于点提示而言，表现不稳定，特别是在分割细长物体和有机材料方面，SAM 的性能较差，这表明在考虑在 X 射线 / 红外图像上使用 SAM 时需要特别考虑跨模态泛化的问题。

    Apr, 2024