...应用落地!牛津大学团队发布Medical SAM 2,刷新医学图像分割...
对于3D医学图像处理,因为3D医学图像中相邻切片之间存在很强的时间关联,其处理方式也类似于处理视频数据,利用SAM2原本的存储系统来检索先前的切片及其相应预测,以进行连续切片分割,随后通过记忆注意力机制增强输入图像嵌入,并将分割结果添加回存储区,以辅助后续切片的分割。对于2D医学图像处理,处理方式与SAM...
千万IP创科普丨《基础模型时代的图像分割》研究综述
SAN[159]通过轻量级适配器将CLIP图像编码器适配到分割中,并通过预测应用于CLIP深层的注意力偏差来解耦掩码提案和分类阶段。CLIP作为零样本分类器。除了模型微调,许多研究直接将预训练的CLIP用作分类器,能够保持CLIP的零样本迁移能力。这些方法可以分为两大类:掩码分类和像素分类。掩码分类方法[160]–[168]通常遵循两...
ECCV 2024 | 哈佛团队开发FairDomain,实现跨域医学图像分割和分类...
对于分类任务,我们使用这两个域的眼底图像作为源域和目标域,分类为正常和青光眼两类。5.2评估指标我们使用Dice和IoU指标来评估分割性能,使用受AUC来评估分类任务的性能。这些传统的分割和分类指标虽然能反映模型的表现,但并未内在地考虑到各人口统计群体之间的公平性。为了解决医学影像中模型性能和公平性之间的...
...上海交大开源3D医学大模型,构建超大规模3D医学图像分割数据集
同时,该研究还构建了当前最大规模的3D医学图像分割数据集,名为SAT-DS。它汇集了72个公开数据集,来自CT、MR和PET三种模态的22K+图像,302K+分割标注,涵盖了人体8个主要部位中的497个分割目标,实现了通过文本提示的放射学影像通用医疗分割模型。相关研究以「OneModeltoRulethemAll:...
MICCAI 2024 | 开创性Point-Image Diffusion助力医学图像公平分割
point2mask和mask2image的两阶段合成框架既能得到配对标签,又能改善对生成图像分割边界控制。实验结果表明,合成数据质量优于现有方法。面对医学眼底图像分割中针对少数群体的偏见问题,团队通过合成数据与真实数据相结合的方案,提升了医学图像分割模型的公平性。
恒电科技申请基于 3D-Unet 的肩关节医学图像分割专利,获得精细化...
金融界2024年7月26日消息,天眼查知识产权信息显示,广东恒电信息科技股份有限公司申请一项名为“基于3D-Unet的肩关节医学图像分割方法“,公开号CN202410828008.0,申请日期为2024年6月(www.e993.com)2024年9月9日。专利摘要显示,本发明涉及医学图像分割技术领域,具体涉及一种基于3D??Unet的肩关节医学图像分割方法。该方法...
哈佛团队开发FairDomain,实现跨域医学图像分割和分类中的公平性
对于医学分类任务,数据包括以下四种:1、En-face眼底图像扫描;2、SLO眼底图像扫描;3、患者的人口统计信息;4、青光眼诊断。医学分类数据集中的受试者根据视野测试结果分为正常和青光眼两类。数据特征医学分割数据集包含10000名受试者的10000个样本。我们将数据分为训练集8000个样本,测试集2000...
联影医疗取得医学图像处理专利,解决了现有技术的血管分割方法存在...
专利摘要显示,本发明实施例公开了一种医学图像处理方法、装置、图像处理设备及存储介质,该方法包括:通过第一块滑窗将目标图像分割成多个分析图像块,或者通过至少两个具有不同窗边尺寸的第二块滑窗共同将目标图像分割成相应尺寸的多个分析图像块,其中,第一块滑窗和第二块滑窗各个方向上的窗边尺寸均基于补边数量最小...
深圳大学香港理工发布MemSAM:「分割一切」模型用于医学视频分割
三个传统的图像分割模型分别是基于CNN的UNet、基于Transformer的SwinUNet和CNN-Transformer混合的H2Former。适用于医学领域的SAM模型包括MedSAM、MSA、SAMed、SonoSAM和SAMUS。其中,SonoSAM和SAMUS专注于超声图像。首先是定量比较结果,如下表所示:在CAMUS-Semi和EchoNet-Dynamic数据集上...
...深圳大学联手香港理工发布MemSAM:将 「分割一切」模型用于医学...
三个传统的图像分割模型分别是基于CNN的UNet、基于Transformer的SwinUNet和CNN-Transformer混合的H2Former。适用于医学领域的SAM模型包括MedSAM、MSA、SAMed、SonoSAM和SAMUS。其中,SonoSAM和SAMUS专注于超声图像。首先是定量比较结果,如下表所示:...