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SAMed

基于SAM的高效医学图像分割模型

SAMed是一种基于Segment Anything Model的医学图像分割方法,通过低秩适应微调策略优化SAM模型。在Synapse多器官分割数据集上,SAMed达到81.88 DSC和20.64 HD的性能。由于仅更新部分参数,SAMed具有低部署和存储成本的优势。研究团队还推出了性能更高的SAMed_h版本,为医学影像分析提供了新的解决方案。

sam-vit-base - 基于ViT的高效零样本图像分割模型
GithubHuggingfaceSAM人工智能图像分割开源项目模型深度学习计算机视觉
sam-vit-base是Segment Anything Model (SAM)的ViT Base版本,一个强大的图像分割模型。它可根据点或框等输入提示生成高质量对象掩码,适用于多种分割任务。该模型在庞大数据集上训练,具备出色的零样本性能。其架构包含视觉编码器、提示编码器和掩码解码器,支持提示式和自动化掩码生成,为计算机视觉研究提供了新的可能性。
sam2-hiera-large - SAM2模型实现图像和视频智能分割
GithubHuggingfaceSAM 2图像分割开源项目机器学习模型视频分割计算机视觉
SAM2-hiera-large是FAIR开发的图像和视频分割基础模型,支持可提示的视觉分割任务。模型提供简单API,适用于图像和视频预测。通过添加提示点或边界框,用户可实时获取分割结果,并在视频中传播提示。该模型为计算机视觉研究和应用提供了新的可能性。
med-seg-diff-pytorch - PyTorch实现的医学图像分割扩散模型
DDPMGithubPytorch医学图像分割开源项目扩散概率模型深度学习
med-seg-diff-pytorch是一个基于PyTorch的医学图像分割框架,采用扩散概率模型(DDPM)和特征级条件增强技术。该项目提供简易安装和使用方法,支持自定义数据集训练,并计划增加更多功能。它为医学图像分析领域提供了一个功能强大、使用灵活的开源工具。
MedNeXt - 基于ConvNeXt的3D医学图像分割神经网络架构
3D医学图像分割ConvNeXt架构GithubMedNeXtnnUNet开源项目深度学习
MedNeXt是一种基于ConvNeXt设计的神经网络架构,专门用于3D医学图像分割。它针对稀疏标注的医学数据集进行了优化,提供灵活的使用方式。该项目包含完整模型和独立模块,可集成到其他流程中。MedNeXt基于nnUNet框架,支持梯度检查点等功能,适用于低内存设备训练大型模型。项目还提供了多种预定义架构大小和内核尺寸的选项。
LViT - 结合语言和视觉Transformer的医学图像分割技术
GithubLViTVision Transformer医学图像分割开源项目数据集深度学习
LViT是一种创新的医学图像分割方法,融合了语言信息和视觉Transformer。该技术在QaTa-COV19、MosMedData+和MoNuSeg等多个数据集上展现出优异性能,大幅提升了分割精度。项目包含完整代码实现、数据准备指南、训练评估流程及详细实验结果。除常规任务外,LViT在结肠息肉和食管CT等特定领域分割中也表现出色。
nnUNet - 自适应医学图像分割深度学习框架
GithubnnU-Net医学影像图像分割开源项目深度学习自动化
nnUNet是一个自适应深度学习框架,专注于医学图像分割。它可自动分析训练数据并优化U-Net分割流程,无需专业知识即可使用。支持2D和3D图像,处理多种模态和输入通道,并能应对不平衡类别分布。在多个生物医学图像分割挑战中表现出色,广泛用作基线方法和开发框架。适用于领域科学家和AI研究人员,为医学图像分析提供强大支持。
sssegmentation - 开源语义分割工具箱 集成多种先进算法和模型
GithubPyTorch开源工具开源项目深度学习计算机视觉语义分割
sssegmentation是基于PyTorch的开源语义分割工具箱,提供高性能、模块化设计和统一基准测试。它集成多种流行分割框架,支持各类backbone网络和分割器模型,包括SAM、MobileSAM等最新技术。该项目为语义分割研究和应用开发提供灵活易用的平台。
SLANTbrainSeg - 全脑高分辨率MRI深度学习分割工具
GithubSLANT医学影像开源项目深度学习神经影像学脑部分割
SLANTbrainSeg是一款开源的全脑高分辨率MRI分割工具,采用人工智能深度学习技术。它可将T1 MRI扫描分割为133个标签,符合BrainCOLOR协议。项目提供Docker镜像,支持GPU和CPU,操作简便。SLANTbrainSeg在分割精度和效率上表现出色,适用于神经影像研究和临床分析。
MT-UNet - 融合Transformer和UNet的医学图像分割新模型
GithubMT-UNet医学图像分割开源项目数据集准备权重文件模型训练
MT-UNet是一种结合Transformer和UNet优势的医学图像分割模型。该模型在Synapse和ACDC数据集上分别达到79.20%和91.61%的DSC评分。MT-UNet通过混合transformer结构实现多尺度特征融合,为医学图像分析提供新思路。项目开源代码和预训练权重,便于研究者复现结果和深入研究。
U-KAN - 提升医学图像分割和生成效能的创新框架
GithubU-KAN医学图像分割医学图像生成开源项目深度学习计算机视觉
U-KAN是一个将Kolmogorov-Arnold网络(KAN)层整合到U-Net结构中的医学图像处理框架。这种创新设计在提高图像分割和生成任务准确性的同时,降低了计算成本。U-KAN在多个医学图像数据集的分割任务中表现出色,并在图像生成领域展现潜力。这项研究为医学图像处理技术的进步提供了新思路,有望推动更精准、高效的诊断和分析工具的发展。
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