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TG-LMM：通过文本引导的大型多模态模型提高医学影像分割精度
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原文中文，约600字，阅读约需2分钟。
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内容提要
本研究提出了一个名为SAT的模型，可在医疗场景中通过文本提示对任意物体进行分割。研究贡献包括整合多个知识源构建多模态医学知识树，使用大规模分割数据集进行训练，提出通用的分割模型，使用医学术语进行提示，并通过SAT-Nano模型对31个分割数据集进行评估。结果显示与36个专家nnUNets的性能相当。研究将公布代码和模型，并提供SAT-Ultra模型在更多数据集上进行训练。
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关键要点
- 本研究提出了一个名为SAT的模型，用于医疗场景中的物体分割。
- 研究的主要贡献包括整合多个知识源构建多模态医学知识树。
- 使用超过11,000个三维医学图像扫描的大规模分割数据集进行训练。
- 提出了一种通用的分割模型，通过医学术语的文本提示进行分割。
- 使用107M参数的SAT-Nano模型对31个分割数据集进行评估，性能与36个专家nnUNets相当。
- 研究将公布所有用到的代码和模型，并计划推出SAT-Ultra模型。
