...应用落地!牛津大学团队发布Medical SAM 2,刷新医学图像分割...

值得注意的是,MedSAM-2的一个重要创新在于将医学图像处理视作视频进行分割,这是提高3D医学图像分割性能和解锁「单次提示分割功能」的关键,为此团队还为2D和3D医学图像分别开发了两个不同的运行流程,以针对不同维度的医学图像进行有效的分割处理。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...

...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

近日,上海交通大学与上海人工智能实验室联合团队发布3D医学图像分割大模型SAT(SegmentAnythinginradiologyscans,drivenbyTextprompts)。该研究首次探索将人体解剖学知识注入文本编码器,构建了第一个包含6K+人体解剖学概念的多模态医疗知识图谱。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...

自然语言大模型、计算机视觉大模型、多模态大模型介绍及案例

计算机视觉（CV）大模型是指用于计算机视觉任务的大型深度学习模型，它们通常采用卷积神经网络（ConvolutionalNeuralNetwork,CNN）等深度学习算法来实现。随着深度学习技术的发展和计算能力的提升，CV大模型在计算机视觉领域取得了许多重要成果，广泛应用于图像分类、目标检测、图像分割、人脸识别等多个领域。一、CV大模型...

艺术开卷|从图像学角度,探知欧洲建筑的源头与走向

近期在北京人民美术出版社出版《空间的格局:中世纪至21世纪欧洲建筑图像学》尝试在宗教、政治、哲学、历史、科学等领域可能的关联史料中解读史痕,并分析建筑样式及风格形成与演变的根源,从中或许可以探知隐藏在心灵深处的真实,也在史痕与记忆深处探知建筑的源头和走向。该书从图像学的角度,以代表建筑为案例,分析建筑与...

定位和分割任务,智源等联合提出首个多功能3D医学多模态大模型

我们整合了几乎所有开源的3D医学分割数据集,组成了M3D-Seg,共计25个。数据集可以被用来做语义分割、推理分割、指代分割和相应的检测定位任务。M3D-Seg。模型M3D-LaMed模型结构如下图所示。(a)3D图像编码器通过跨模态对比学习损失由图文数据进行预训练,可直接应用于图文检索任务。(b)在M3D-LaMed...

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

近年来，许多深度学习方法被提出用于超声心动图视频分割(www.e993.com)2024年11月4日。然而，由于超声视频质量低且注释有限，这些方法仍无法取得令人满意的结果。近期，一个大型视觉模型——SegmentAnythingModel(SAM)受到了高度关注，在许多自然图像分割任务中取得了显著成功，但如何将SAM应用于医学视频分割仍是一项颇具挑战性的任务。超声心动...

...2024最佳论文!深圳大学联手香港理工发布MemSAM:将 「分割一切...

近年来,许多深度学习方法被提出用于超声心动图视频分割。然而,由于超声视频质量低且注释有限,这些方法仍无法取得令人满意的结果。近期,一个大型视觉模型——SegmentAnythingModel(SAM)受到了高度关注,在许多自然图像分割任务中取得了显著成功,但如何将SAM应用于医学视频分割仍是一项颇具挑战性的任务。

自动化视觉检测在太阳能电池板检测中的应用

自动化视觉检测在太阳能电池板检测中的应用自动化视觉检测基于计算机视觉技术,通过图像处理和分析算法实现对目标物体的识别、测量、定位等功能。在太阳能电池板检测中,这一技术利用高分辨率相机捕捉太阳能电池板的图像,通过图像处理算法对图像进行去噪、增强、分割等操作,提取出缺陷或特征信息,并与预设的标准进行对比,...

AI产品经理必知的100个专业术语|算法|向量|拟合|贝叶斯|大模型|...

卷积神经网络主要应用于图像处理,通过卷积层识别局部特征,并通过池化层减少空间维度。23、循环神经网络(RecurrentNeuralNetwork,RNN)循环神经网络适用于处理序列数据,如时间序列或自然语言。通过在隐藏层中引入循环连接来保持状态信息。24、长短期记忆网络(LongShort-TermMemory,LSTM)...

市政府关于表彰常州市第十三次自然科学优秀科技论文的决定

132、溧阳市1岁～7岁儿童麻疹、流脑、乙脑、脊髓灰质炎抗体水平调查吴琴锋(溧阳市疾病预防控制中心)133、通过鉴定案例浅析耳鼻咽喉科纠纷的特点及防范高觉、郭建忠、吴进杰(常州市医学会)134、品管圈活动在神经内科护士专科培训中的应用效果评价杨海燕、徐宇红、龚华霞(常州市第二人民医院)...