MedSAM: segmente cualquier cosa en imágenes médicas
Tabla de contenido
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prefacio
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Análisis de desmontaje de SAM
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Comprender la utilidad de SAM desde una perspectiva médica
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ConSAM
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experimento
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Resumir
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referencia
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prefacio
SAM es un modelo que ha tenido éxito en la segmentación de imágenes naturales, pero tiene un desempeño deficiente en la segmentación de imágenes médicas. MedSAM fue el primer intento de extender el éxito de SAM a las imágenes médicas y se convirtió en una herramienta general para la segmentación de varias imágenes médicas. Para desarrollar MedSAM, primero se requiere un gran conjunto de datos de imágenes médicas, que incluye más de 200 000 máscaras de 11 modalidades diferentes. Este conjunto de datos se utilizó para entrenar y ajustar el modelo MedSAM. Lo que es más importante, se proporciona un método fácil de ajuste fino para adaptar el SAM a la segmentación de imágenes médicas generales.
El rendimiento de MedSAM se evalúa a través de experimentos completos en 21 tareas de segmentación 3D y 9 tareas de segmentación 2D. Los resultados muestran que MedSAM supera al modelo SAM predeterminado en tareas de segmentación 3D y 2D. Para facilitar la comprensión de MedSAM, veamos primero el proceso de SAM.
Análisis de desmontaje de SAM
El modelo básico tiene una fuerte capacidad de generalización, que se realiza a través de la ingeniería rápida.Para realizar la tarea de segmentación rápida, se deben resolver tres problemas: objetivo de la tarea, estructura del modelo y