Mar, 2024

任何时间，任何地点，任何人：研究团队分割模型用于众包医学图像注释的可行性

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TL;DR在医学图像分割中，为培育标注注释集需要领域专业知识的劳动密集型和耗时的任务，而导致深度学习模型的狭隘性和有限的转化效力。本研究探索了 Segment Anything Model (SAM) 在众包环境下为 3D DL 分割模型培育稀疏标注以生成密集分割遮罩的潜力。结果表明，尽管 SAM 生成的标注与地面实况标注相比具有较高的平均 Dice 得分，但在 SAM 生成的标注上训练的 nnU-Net 模型表现明显差于在地面实况标注上训练的 nnU-Net 模型（p<0.001，全部）。
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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

  • 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

  • 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

  • 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

  • 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

  • SamDSK: 结合领域特定知识的分割通用模型用于医学图像分割的半监督学习

    本研究提出了一种新方法，将 Segment Anything Model (SAM) 与领域特定知识相结合，可用于构建医学图像分割模型，通过迭代的方式，将无标签图像与 SAM 和领域特定知识相结合，有效地进行半监督学习，以实现标签效率高的医学图像分割。实验证明该方法在乳腺癌、息肉和皮肤病变分割方面具有有效性，为医学图像分割的半监督学习开辟了新的方向。

    Aug, 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