交互式 AI 框架,让医生标注医学图像超轻松
为了规避这种繁琐的数据收集工作,来自麻省理工学院计算机科学与人工智能实验室(CSAIL)、马萨诸塞州综合医院(MGH)和哈佛医学院的研究人员开发了交互式的“ScribblePrompt”框架:一种灵活的工具,可以帮助快速分割任何医学图像,甚至是以前从未见过的类型。该团队没有让人类手动标记每张图片,而是模拟了用户如何对包括MRI、...
Science Bulletin封面文章 | 医学图像分割新突破:用“棱镜”实现...
近日,针对医学图像分割领域的多标注融合问题,中国中医科学院西苑医院刘玥团队、华南理工大学许言午团队、四川省人民医院肖力及深圳眼科医院杨卫华团队联合在ScienceBulletin上发表了题为“Multi-raterPrism:learningself-calibratedmedicalimagesegmentationfrommultipleraters”的封面文章。该文章提出了一种新的Mult...
入选ECCV 2024!覆盖5.4w+图像,MIT提出医学图像分割通用模型...
提出了一种用于交互式生物医学图像分割的通用模型ScribblePrompt,这是一种基于神经网络的分割工具,支持注释人员使用涂鸦、点击和边界框等不同的注释方式,灵活地进行生物医学图像的分割任务,甚至
江苏省医学图像人工智能工程研究中心落户常州一院
中国江苏网9月13日常州讯近日,江苏省发展和改革委员会公布2024年江苏省工程研究中心名单,常州一院获批江苏省医学图像人工智能工程研究中心,这也是2024年常州卫生健康系统唯一一个获批该类中心的医院,标志着医院在人工智能助推智慧医疗方面迈上新台阶。为进一步激发创新主体活力,增强科技创新引领作用,因地制宜发展新...
千万IP创科普丨《基础模型时代的图像分割》研究综述
图像分割一直是计算机视觉领域中的一个重要且具有挑战性的研究方向,其目标是将像素划分为不同的组别。这项任务是实现更高阶目标的初始步骤,包括物理场景理解、视觉常识推理、社交能力感知,并且在自动驾驶、医学图像分析、自动监控和图像编辑等领域有着广泛的应用。多年来,图像分割吸引了大量的关注,催生了大量的算法,从...
...应用落地!牛津大学团队发布Medical SAM 2,刷新医学图像分割...
牛津大学团队开发了名为MedicalSAM2(MedSAM-2)的医学图像分割模型,基于SAM2框架设计,将医学图像视作视频,不仅在3D医学图像分割任务上表现卓越,同时还解锁了一种新的单次提示分割的能力(www.e993.com)2024年10月20日。2023年4月,Meta公司发布了SegmentAnythingModel(SAM),号称能够「分割一切」,犹如一颗重磅炸弹震荡了...
学会动态丨2024年度智慧医疗专题学术会议在山东省济宁圆满举行
闭幕式上,公布了本次年会投选出的三个优秀海报论文,分别为:《基于全局-局部信息融合LPV-Net和3D-EDA的心脏半监督分割算法研究》《基于跨模态医学图像生成的肿瘤检测》和《基于深度学习nnU-Net算法的未破裂颅内动脉瘤CTA图像分割》,由CAAI智慧医疗专委会秘书长罗涛教授为优秀海报论文作者代表进行颁奖。
TPAMI 2024 | 计算机视觉中基于图神经网络和图Transformers的方法...
具体来说,我们根据输入数据的模态将图神经网络在计算机视觉中的应用大致划分为五类:自然图像(二维)、视频、视觉+语言、三维数据(例如,点云)以及医学影像。在每个类别中,我们再根据视觉任务的不同对方法和应用进一步分类。这种以任务为导向的分类法使我们能够研究不同的基于图神经网络的方法是如何处理每个任务的,...
BOE IPC·2024 智慧医工论坛精彩演讲内容实录_手机新浪网
另外是开展一些新的前沿性的医学影像研究,其中最主要的是分子影像的研究。另外是我们把它叫做影像组学研究,就是医学图像的处理、特征的提取,包括需要信息的一些提取,在这块跟人工智能关系非常密切的,没有人工智能很多东西它很难做了。除了搞这个,我们还专门搞算法的,这些算法包括识别、分割、重建以及我们所需要的参数...
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。