Aug, 2024

对SAM2在3D CT图像分割性能的简短评估

HTML
PDF
TL;DR该研究探讨了Segment Anything 2（SAM2）在3D医学图像分割中的性能差异，指出现有评估流程不一致导致结果冲突。通过对3D CT数据集进行的互动标注模拟，该研究发现SAM2的零-shot评估在处理医学图像时不足，尤其在前景物体缺失时易产生误报。因此，需要更多的研究与创新，以便医学成像领域能够正确使用SAM2。
发现论文，激发创造
  • SAM-Med3D

    该研究提出了SAM-Med3D，对3D医学图像进行了全面研究和修正，通过训练在大规模数据集上的全面处理的3D体系结构，提供了全面的性能评估。与SAM相比，SAM-Med3D在三维体积医学图像的分割能力和效率上都具有显著的增强。

    Oct, 2023

  • SAM3D：零射击半自动三维医学图像分割

    SAM3D是一种新的半自动零射击3D图像分割方法，通过现有的任意分割模型，利用四步策略实现在3D图像中快速且准确的分割，可以帮助手术规划和教育、诊断成像以及科学研究。

    May, 2024

  • 任意分割模型 2：对二维和三维医学图像的应用

    本研究针对SAM 2在医学图像处理中的应用进行评估，填补了现有技术在3D医学图像分割方面的空白。通过对18个医学影像数据集的测试，发现SAM 2在单帧2D分割中性能与前代相似，但在多帧3D分割中表现不一，显示了对选定切片的依赖性。这项工作为医学成像领域的3D分割提供了重要的洞见。

    Aug, 2024

  • 基于SAM 2的交互式3D医学图像分割

    本研究解决了交互式医学图像分割（IMIS）方法在3D医学数据稀缺情况下的局限性。通过利用下一代Meta SAM模型SAM 2的零-shot能力，将3D图像的序列2D切片视为视频帧，从而实现全自动化的注释传播。实验结果表明，尽管与监督学习方法仍有差距，SAM 2在特定情境下可以显著减轻医学专家的注释负担，并具有进一步优化的潜力。

    Aug, 2024

  • 段落分割模型2：对2D和3D医学图像的应用

    本研究旨在评估最新开发的段落分割模型2在2D和3D医学图像中的应用能力，填补了医学成像领域对3D图像分割方法的需求。通过分析18个医学影像数据集，研究发现SAM 2在单帧2D分割中表现相似于前一模型，而在多帧3D分割中性能受选择标注切片和传播方向等因素影响。这一研究为医学图像处理提供了新的思路和方法。

    Aug, 2024

  • 在医学图像和视频中分割任何东西：基准和部署

    本研究解决了当前分割基础模型在医学数据中应用的不明确性，全面基准测试了Segment Anything Model 2（SAM2）在11种医学图像和视频中的性能。通过转移学习管道，显示出SAM2能够快速适应医学领域，并实现了其作为3D切片插件和Gradio API的高效部署，为医学图像和视频分割提供了新的解决方案。

    Aug, 2024

  • SAM 2在医学图像分割中的表现是否优于SAM？

    本研究重点评估Segment Anything Model 2 (SAM 2)在医学图像分割中的表现，尤其是在零-shot提示方式下。尽管在某些情况下SAM 2的表现略优于SAM，但总体而言，SAM在医学图像分割中的效果更佳，尤其在对比度较低的CT和超声图像中，SAM 2的表现不如SAM。

    Aug, 2024

  • 基于Segment Anything Model 2的CT扫描腹部器官零样本三维分割研究：将视频跟踪能力应用于三维医学成像

    本研究探讨了Segment Anything Model 2在CT扫描中对腹部器官进行零样本三维分割的表现，特别关注其视频跟踪能力的应用。研究结果表明，模型在较大且界限清晰的器官（如肝脏和肾脏）的分割性能良好，但对较小或界限不清的结构（如胆囊和胰腺）的表现较差，突显了该方法在医学成像领域的潜在应用价值和需要改进的方向。

    Aug, 2024

  • SAM 2在医学图像分割中是否优于SAM？

    本研究针对医学图像分割中Segment Anything Model（SAM）与其升级版SAM 2的性能进行了比较，尤其是在零-shot提示的情况下。通过多种成像模态的多个数据集，研究发现虽然在某些案例中SAM 2表现略佳，但总体上仍未超过SAM，特别是在低对比度成像模态如CT和超声中。此外，SAM 2在处理MRI图像时则表现持平或稍好于SAM。

    Aug, 2024

  • 释放SAM2在生物医学图像和视频中的潜力：一项调查

    本研究探讨了现有的分割基础模型在处理生物医学图像和视频方面的应用，尤其聚焦于SAM2模型的适用性和局限性。通过适应和微调，研究指出SAM2在不同数据集和任务中的表现存在差异，但在减少注释负担和实现零-shot分割方面展现出潜力。该工作强调了填补自然与医学图像领域差距的重要性，促进了临床应用的发展。

    Aug, 2024