利用Segment Anything模型对医疗图像分割的改进
talkingdev • 2023-09-11
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Segment Anything模型（SAM）对于常规图像的处理效果显著，但对于医疗图像的处理效果却不尽如人意。为此，研究者们创建了SAM-Med2D，这是通过在大量医疗图像上训练SAM并提供各种输入信息得到的。这种新模型在处理医疗图像上的表现大大优于原SAM模型。
核心要点
- Segment Anything模型（SAM）在常规图像处理上表现优秀，但在医疗图像处理上效果一般。
- 研究者们创建了SAM-Med2D，这是一款通过在大量医疗图像上训练SAM并提供各种输入信息得到的新模型。
- SAM-Med2D在处理医疗图像上的表现远优于原SAM模型。