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
千万IP创科普丨《基础模型时代的图像分割》研究综述
本综述旨在填补这一空白,通过对以基础模型驱动的图像分割的前沿研究进行深入回顾,我们探讨了两大基本研究方向——通用图像分割(即语义分割、实例分割、全景分割)和可提示的图像分割(即交互式分割、参考分割、少样本分割)——并详细描述了它们各自的任务设置、背景概念和主要挑战。此外,我们还深入分析了从CLIP、StableDi...
张然教授:人工智能在心血管医学中的临床应用
例如,基于ML模型的IVUS图像分割测量结果与专家的测量结果相关性良好,并能在大多数图像中选择合适的球囊大小;基于术前IVUS的DL算法可以准确预测术后支架膨胀不全的发生;基于DL的血管内光学相干成像(IVOCT)减少图像解读的主观性,促进IVOCT对斑块组成的量化,有望应用于研究和IVOCT引导的经皮冠状动脉介入术;ML用于IVUS和NIR...
...应用落地!牛津大学团队发布Medical SAM 2,刷新医学图像分割...
首先是模型泛化,针对特定目标(如器官或组织)训练的模型很难适应其他目标,因此往往需要针对不同的分割目标重新开发相应的模型;其次是数据差异,许多为计算机视觉开发的标准深度学习框架都是为2D图像所设计,但在医学成像中,数据通常是3D格式,如CT、MRI以及超声图像等,这种差异无疑为模型训练造成了巨大的困扰。
对话清华教授陈文光:如果大模型不再拼“大”?
他们聊天的一个背景是:过去两年,AI尤其是大模型似乎成了全创投行业的希望。围绕大模型的讨论,似乎都与“大”有关,说得夸张点,只与“大”有关。伴随着模型的变大,我们看到了算力之争、英伟达飞升的股价,我们也对AGI(ArtificialGeneralIntelligence,通用人工智能)产生了无尽的想象。
小滑块上个斜面,难倒多少高中生?现在,AI让它动起来了
其中,计算机视觉模块集成了广泛使用的图像分割模型Segment-Anything,以及通过OpenCV定制开发的线和轮廓检测算法(www.e993.com)2024年10月20日。前端和后端之间的通信通过Firebase实时数据库实现,并允许根据提供的输入坐标处理图像。得到的结果(包括提取的图像、线条或点)随后通过Firebase传回。此外,该系统还会计算提取的图像的边界框和X和...
MICCAI 2024 | 开创性Point-Image Diffusion助力医学图像公平分割
一、背景介绍公平性在医学影像分析中是一个重要课题,特别是在不同目标群体训练数据不平衡的情况下。为了解决这一问题,我们提出了一种基于混合数据的策略,通过引入少数群体的合成图像来增强数据公平性。通过扫描激光眼底成像(SLO)来判断眼部的杯盘比(Cup-DiscRatio),在诊断一系列眼部疾病中非常重要。然而,不同种族...
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
研究结果:MemSAM在有限注释下实现了最佳性能为了验证MemSAM的性能,研究人员广泛选择了不同类型的对比方法,包括传统图像分割模型和医学基础模型。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、...
开源3D医学大模型SAT,性能超越72个nnU-Nets,上交大团队发布
研究背景医学图像分割在诊断、手术规划和疾病监测等一系列临床任务中都有重要作用。然而,传统的研究针对每个特定的分割任务训练「专用」模型,导致每个「专用」模型的应用范围都相对有限,无法高效便捷地满足广泛多样的医疗分割需求。与此同时,大语言模型最近在医疗领域取得了巨大成功,而要进一步推动通用医疗人工智能的...
《自然医学》刊发上海六院合作研究成果,糖尿病全球治理迎来革命性...
与此同时,DeepDR-Transformer模块引入Transformer模型架构针对超50万张眼底图像进行训练,精准实现眼底影像的质量检测、病变分割和DR分级诊断。DeepDR-Transformer模块生成的DR等相关视觉特征信息可自动输入LLM模块,从而实现DeepDR-LLM系统的一站式多模态诊疗意见集成。DeepDR-LLM系统自去年研制成功后,科研团队对该系统开展了...