Jul, 2023

基于大型视觉模型的医学图像标注框架 SAM^Med

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TL;DRSAM 模型为基础，通过 SAM^{assist} 和 SAM^{auto} 两个子模块，提出了 SAM^{Med} 框架，无需大量标记即可实现精准的医学图像分割。
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发现论文，激发创造
  • 医学影像分割模型：实验研究

    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。

    Apr, 2023

  • 医学图像分割

    MedSAM 是第一次尝试将 SAM 的成功延伸到医学图像中，通过构建一个包含超过 200,000 个掩膜的大规模医学图像数据集，并开发了一种简单的微调方法，以适应普通医学图像分割，在 21 个 3D 分割任务和 9 个 2D 分割任务的全面实验中，展示了超过默认 SAM 模型的平均 Dice 相似系数 (DSC) 分别达到了 22.5% 和 17.6 %。

    Apr, 2023

  • 使用 SAM 的输入增强：利用分割基础模型提升医学图像分割

    SAM 是一个通用视觉模型，虽然在医学图像分割上的分割效果不高，但其生成的掩膜、特征和稳定性分数可以用于构建和训练更好的医学图像分割模型，该论文展示了如何用 SAM 来增强常用的医学图像分割模型（例如 U-Net），两个数据集上的实验表明了我们提出方法的有效性。

    Apr, 2023

  • 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

  • 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

  • 如何高效地将大型分割模型（SAM）适应于医学图像

    本文介绍了一种针对医学影像的零样本分割模型 Segment Anything (SAM)，通过细调轻量级任务特定的 ViT 预测头来提高其在医学影像数据集上的性能。

    Jun, 2023

  • 基于基础模型的生物医学图像分割：综述

    最近许多生物医学影像分析领域的进展主要受到 Segment Anything Model (SAM) 的推动。这项先进的技术最初是为了通用计算机视觉而开发的，但在医学图像处理领域得到了迅速应用。我们的综述聚焦于 2023 年 4 月 1 日至 9 月 30 日这段重要的首次出版后六个月的时期，我们研究了 SAM 在解决长期临床挑战方面所需的改进和整合，特别关注了我们分析的 33 个开放数据集。尽管 SAM 在许多应用中达到了或超越了最先进的性能水平，但在一些方面仍存在不足，例如对颈动脉、肾上腺、视神经和下颌骨的分割。我们的调查深入研究了 SAM 的创新技术和其在各种医学影像场景中有效转化和应用的核心概念。

    Jan, 2024

  • SAM-Med2D

    SAM-Med2D 是目前最全面的研究，通过收集和整理公开和私有数据集的约 4.6M 图像和 19.7M 掩膜构建了一个包括不同模态和对象的大规模医学图像分割数据集，并通过包围盒、点和掩膜的综合提示将自然图像分割模型 SAM 应用于医学图像分割，进行了彻底的微调，获得了最佳性能和泛化能力。

    Aug, 2023

  • 自动提示移动友好的 3D 医学图像分割

    介绍了一种用于 3D 多器官 CT 基于分割的新方法，即 AutoSAM Adapter，通过自动提示学习范式来促进 Segment Anything Model（SAM）模型能力向 3D 医学图像分割的转变，从而消除了手动生成提示的需求，并成功将获得的知识传递给其他专门为 3D 医学图像分析量身定制的轻量级模型，实现了在医学图像分割任务上的最先进性能。

    Aug, 2023

  • SemiSAM：探索 SAM 以提升极少标注的半监督医学图像分割

    通过将 Segment Anything Model (SAM) 的伪标签作为辅助来增强半监督医学图像分割的学习过程，能够显著提升现有的半监督框架在极为有限的标注图像情况下的性能。

    Dec, 2023