在放射学数据上测试 segment anything 模型

Dec, 2023

在放射学数据上测试 segment anything 模型

Testing the Segment Anything Model on radiology data

José Guilherme de Almeida, Nuno M. Rodrigues, Sara Silva, Nickolas Papanikolaou

TL;DR深度学习模型在大量数据训练下已成为最近有效的预测问题解决方法，研究了基于自然图像训练的基础模型在磁共振成像数据上的分割任务性能，结果表明这些模型虽然在少数情况下可接受，但根据整体趋势，它们在整个体积的磁共振成像分割上不够有效，而在少数特定切片上表现良好，这提示基于自然图像训练的基础模型可能在其他成像模态上效果不佳。

Abstract

deep learning models trained with large amounts of data have become a recent and effective approach to predictive problem solving -- these have become known as "foundation models" as they can be used as fundament

deep learning models foundation models image segmentation mri data predictive modelling

发现论文，激发创造

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

基于基础模型构建最佳的医学图像分割算法：使用 Segment Anything Model 的综合实证研究

对于自动分割医学图像的研究，本文总结了目前的微调策略，并在包括所有常见放射学模态的 17 个数据集上进行评估，研究发现微调 Segment Anything Model (SAM) 相较于以前的分割方法具有稍微更好的性能，使用参数效率高的学习在编码器和解码器中进行微调的策略优于其他策略，网络架构对最终性能影响不大，通过自监督学习进一步训练 SAM 可以提高最终模型性能。

Apr, 2024

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

医学成像通用视觉基础模型：零样本医学分割中的 “分割任意物体模型” 案例研究

本研究使用 Segment Anything Model 在医疗图像上进行了定量和定性的零 - shot 分割实验，并发现虽然其在一般领域的图像中表现出色，但在医疗图像中存在一定的局限性，特别是在结构性目标上，而针对这些问题的数量有限的微调可以带来明显的改进。此研究表明了通用视觉基础模型在解决医疗成像中的特定任务方面的多功能性，并展现了这些模型通过微调最终可以应对获取大量不同的医学数据集和应对医学领域的复杂挑战的巨大潜力。

Apr, 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

基础模型对医学图像分割是否有效？

基于监督训练方法和无标签自我监督学习方法，在 100 个心脏超声图像的 25 个测量上，对 Segment Anything 模型（SAM）进行了性能和资源比较，结果发现 SAM 的性能较差，需要更多的标注和计算资源，显示出比无标签自我监督学习方法更低的效率。

Nov, 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

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

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