在医学影像处理领域,精确的图像分割一直是一个关键而又具有挑战性的任务。近日,随着Meta AI发布的Segment Anything Model 2(SAM2)的问世,一个名为Medical-SAM2的创新项目应运而生,为医学影像分割带来了全新的可能性。
Medical-SAM2(简称MedSAM-2)是一个基于SAM2框架开发的高级分割模型,旨在同时解决2D和3D医学图像分割任务。该项目由研究人员Jiayuan Zhu、Yunli Qi和Junde Wu共同开发,相关论文《Medical SAM 2: Segment Medical Images As Video Via Segment Anything Model 2》已在arXiv上发表。
Medical-SAM2的核心思想是将医学图像视为视频序列来处理,充分利用SAM2在视频分割方面的优势,同时针对医学影像的特点进行了专门的优化。这种创新的方法使得Medical-SAM2在处理复杂的医学影像时表现出色,尤其是在3D医学图像分割方面取得了显著的进展。
Medical-SAM2的主要技术特点包括:
统一的2D/3D分割架构: 通过将3D医学图像视为2D图像序列,Medical-SAM2实现了对2D和3D医学图像的统一处理。
基于SAM2的改进: 利用SAM2强大的视频分割能力,Medical-SAM2在处理连续的医学图像序列时表现出色。
交互式分割: 支持点击、边界框等多种交互式输入方式,使医生可以更精确地指导分割过程。
实时处理能力: 模型设计考虑了实时处理的需求,可以高效处理长序列的医学图像。
多尺度特征利用: 采用层次化编码器,有效捕捉医学图像中的多尺度特征。
记忆机制: 引入记忆编码器和记忆库,以更好地处理时序信息和对象追踪。
Medical-SAM2在多个医学影像分割任务中展现了其强大的性能:
2D眼底图像分割: 在REFUGE数据集上进行视杯分割任务,Medical-SAM2展示了优秀的分割精度。
3D腹部多器官分割: 在BTCV数据集上,Medical-SAM2能够准确分割多个腹部器官,如下图所示:
这些案例充分证明了Medical-SAM2在处理不同维度和不同类型的医学图像时的versatility和高效性。
要使用Medical-SAM2,研究人员需要按照以下步骤配置环境:
创建conda环境:
conda env create -f environment.yml
conda activate medsam2
下载SAM2预训练权重:
bash download_ckpts.sh
下载预处理好的数据集,如REFUGE或BTCV数据集。
运行训练脚本,例如2D分割任务:
python train_2d.py -net sam2 -exp_name REFUGE_MedSAM2 -vis 1 -sam_ckpt ./checkpoints/sam2_hiera_small.pt -sam_config sam2_hiera_s -image_size 1024 -out_size 1024 -b 4 -val_freq 1 -dataset REFUGE -data_path ./data/REFUGE
Medical-SAM2的出现为医学影像分割领域带来了新的可能性。随着进一步的研究和优化,我们可以期待:
更广泛的应用: 除了目前展示的眼底图像和腹部CT分割,Medical-SAM2有潜力应用于更多类型的医学影像,如脑部MRI、胸部X光等。
与其他AI技术的结合: 将Medical-SAM2与自然语言处理、强化学习等技术结合,可能会产生更智能的医学影像分析系统。
临床实践的深入: 随着模型的进一步验证和优化,Medical-SAM2有望在实际临床诊断和治疗规划中发挥重要作用。
个性化医疗的推进: 通过精确的器官和病变分割,Medical-SAM2可能为个性化医疗方案的制定提供更可靠的依据。
医学研究的加速: 高效准确的图像分割工具将大大加速医学影像相关的科研进程。
Medical-SAM2的出现标志着医学影像处理技术进入了一个新的阶段。它不仅展示了AI技术在医疗领域的巨大潜力,也为跨领域技术融合提供了一个绝佳的范例。随着该项目的进一步发展和完善,我们有理由相信,它将为医学诊断、治疗和研究带来革命性的变革,最终造福广大患者。
医学影像处理的未来充满了无限可能,而Medical-SAM2无疑是这个激动人心的未来的重要组成部分。让我们共同期待这项技术在未来医疗实践中发挥更大的作用,为人类健康事业贡献力量。
OpenAI Agents SDK,助力开发者便捷使用 OpenAI 相关功能。
openai-agents-python 是 OpenAI 推出的一款强大 Python SDK,它为开发者提供了与 OpenAI 模型交互的高效工具,支持工具调用、结果处理、追踪等功能,涵盖多种应用场景,如研究助手、财务研究等,能显著提升开发效率,让开发者更轻松地利用 OpenAI 的技术优势。
高分辨率纹理 3D 资产生成
Hunyuan3D-2 是腾讯开发的用于 3D 资产生成的强大工具,支持从文本描述、单张图片或多视角图片生成 3D 模型,具备快速形状生成能力,可生成带纹理的高质量 3D 模型,适用于多个领域,为 3D 创作提供了高效解决方案。
一个具备存储、管理和客户端操作等多种功能的分布式文件系统相关项目。
3FS 是一个功能强大的分布式文件系统项目,涵盖了存储引擎、元数据管理、客户端工具等多个模块。它支持多种文件操作,如创建文件和目录、设置布局等,同时具备高效的事件循环、节点选择和协程池管理等特性。适用于需要大规模数据存储和管理的场景,能够提高系统的性能和可靠性,是分布式存储领域的优质解决方案。
用于可扩展和多功能 3D 生成的结构化 3D 潜在表示
TRELLIS 是一个专注于 3D 生成的项目,它利用结构化 3D 潜在表示技术,实现了可扩展且多功能的 3D 生成。项目提供了多种 3D 生成的方法和工具,包括文本到 3D、图像到 3D 等,并且支持多种输出格式,如 3D 高斯、辐射场和网格等。通过 TRELLIS,用户可以根据文本描述或图像输入快速生成高质量的 3D 资产,适用于游戏开发、动画制作、虚拟现实等多个领域。
10 节课教你开启构建 AI 代理所需的一切知识
AI Agents for Beginners 是一个专为初学者打造的课程项目,提供 10 节课程,涵盖构建 AI 代理的必备知识,支持多种语言,包含规划设计、工具使用、多代理等丰富内容,助您快速入门 AI 代理领域。
AI Excel全自动制表工具
AEE 在线 AI 全自动 Excel 编辑器,提供智能录入、自动公式、数据整理、图表生成等功能,高效处理 Excel 任务,提升办公效率。支持自动高亮数据、批量计算、不规则数据录入,适用于企业、教育、金融等多场景。
基于 UI-TARS 视觉语言模型的桌面应用,可通过自然语言控制计算机进行多模态操作。
UI-TARS-desktop 是一款功能强大的桌面应用,基于 UI-TARS(视觉语言模型)构建。它具备自然语言控制、截图与视觉识别、精确的鼠标键盘控制等功能,支持跨平台使用(Windows/MacOS),能提供实时反馈和状态显示,且数据完全本地处理,保障隐私安全。该应用集成了多种大语言模型和搜索方式,还可进行文件系统操作。适用于需要智能交互和自动化任务的场景,如信息检索、文件管理等。其提供了详细的文档,包括快速启动、部署、贡献指南和 SDK 使用说明等,方便开发者使用和扩展。
开源且先进的大规模视频生成模型项目
Wan2.1 是一个开源且先进的大规模视频生成模型项目,支持文本到图像、文本到视频、图像到视频等多种生成任务。它具备丰富的配置选项,可调整分辨率、扩散步数等参数,还能对提示词进行增强。使用了多种先进技术和工具,在视频和图像生成领域具有广泛应用前景,适合研究人员和开发者使用。
全流程 AI 驱动的数据可视化工具,助力用户轻松创作高颜值图表
爱图表(aitubiao.com)就是AI图表,是由镝数科技推出的一款创新型智能数据可视化平台,专注于为用户提供便捷的图表生成、数据分析和报告撰写服务。爱图表是中国首个在图表场景接入DeepSeek的产品。通过接入前沿的DeepSeek系列AI模型,爱图表结合强大的数据处理能力与智能化功能,致力于帮助职场人士高效处理和表达数据,提升工作效率和报告质量。
一款强大的视觉语言模型,支持图像和视频输入
Qwen2.5-VL 是一款强大的视觉语言模型,支持图像和视频输入,可用于多种场景,如商品特点总结、图像文字识别等。项目提供了 OpenAI API 服务、Web UI 示例等部署方式,还包含了视觉处理工具,有助于开发者快速集成和使用,提升工作效率。
最新AI工具、AI资讯
独家AI资源、AI项目落地
微信扫一扫关注公众号