交互式 AI 框架,让医生标注医学图像超轻松
“许多现有的方法在用户于图像上涂鸦的时候反应不好,因为在训练中很难模拟这种交互。对于ScribblePrompt呢,我们能够利用我们的合成分割任务迫使我们的模型去关注不同的输入,”王说道。在接收了如此大量的数据之后,该团队在12个新的数据集中对ScribblePrompt进行了评估。尽管它之前未曾见过这些图像,但通过更高效...
入选ECCV 2024!覆盖5.4w+图像,MIT提出医学图像分割通用模型...
SAM架构可以在单掩码模式或多掩码模式下进行预测,在单掩码模式下,解码器在给定输入图像和用户交互的情况下输出单个预测分割。在多掩码模式下,解码器预测3个可能的分割,然后通过MLP输出预测IoU最高的分割。为了最大限度提高架构的表达能力,研究在多掩码模式下进行训练和评估ScribblePrompt-SAM。ScribblePrompt...
大众图像分析:人类视觉与计算机视觉的异同
你所提供的内容存在错误信息,纠正后的内容如下:AI模型:它是一个由5个卷积层、3个全连接层和一个x分类器组成的神经网络模型。它采用大量的卷积核和池化层对图像进行特征提取,并使用dropout方法防止过拟合问题。在I比赛中,它的错误率显著降低,标志着深度学习在大众图像分类领域的开始。VGG模型...
千万IP创科普丨《基础模型时代的图像分割》研究综述
随着基础模型(FoundationModels,FMs)的兴起,现代分割方法进入了一个新纪元:要么通过适配基础模型(例如CLIP、StableDiffusion、DINO)用于图像分割,要么开发专门的分割基础模型(如SAM)。这些方法不仅提供了卓越的分割性能,还展示了以往深度学习背景下从未见过的新分割能力。然而,当前的图像分割研究缺乏对这些进展所带来的...
...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。
基于盆腔超声的深度学习模型在卵巢癌精准诊断中的应用
基于深度学习算法的二元分类模型,使用盆腔超声图像可以准确地区分卵巢的良性和恶性肿瘤(www.e993.com)2024年10月20日。将分割后的实性部分图像、年龄和诊断时CA-125水平信息与盆腔超声图像相结合,提高了分类模型的准确性。总结与思考卵巢癌的及时诊断和治疗是患者预后的关键决定因素,早期诊断的卵巢癌患者5年生存率高达92%,而晚期诊断的卵巢癌患者...
聚焦数字健康|医疗AI大模型之下发展之路:从试水到改变
模态数据统计分析和AI建模能力的基础上,提出医疗图像通用分割模型SAMI(SegmentAnyMedicalImages),适配X-Ray、CT、MRI、PET、超声、病理切片、内镜、皮肤镜、牙片、血涂片等多模态医疗数据,目的是从器官、到病灶甚至病理细胞、病变组织、细胞元素等级别的亚秒级分割,为医疗实践中的一切图像分割任务提供AI一键式解决...
MICCAI 2024 | 开创性Point-Image Diffusion助力医学图像公平分割
在本研究中,我们分析了医学图像分割中的公平性问题,并通过使用合成数据来解决数据不平衡的挑战。我们提出了一种新颖的Point-ImageDiffusion方法,用于合成SLO眼底图像,并且在该领域显著优于现有技术。在训练阶段通过使用等规模方法结合合成数据和真实数据,我们在多个敏感属性上实现了准确性和公平性的全面提升。这一研...
AI开始分割一切!Meta开源SAM 2,任意视频、图像都可以任意分割了
在图像分割任务中,给定一个正提示,总有一个有效的对象可以在帧中分割。在视频中,可能由于对象被遮挡或从视野中消失,特定帧上可能不存在有效的对象。为了适应这种新的输出模式,他们增加了一个额外的模型输出(“遮挡头”),用来预测感兴趣的对象是否存在于当前帧上。这使得SAM2能够有效地处理遮挡。
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
最后通过Softmax函数和图像向量的点积得到将要被更新至记忆库的输出特征。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-...