医学图像和视频中的任意分割：基准与部署
原文中文，约400字，阅读约需1分钟。发表于：。最近在分割基础模型方面的进展使得在各种自然图像和视频中都能准确高效地进行分割，但它们在医学数据中的实用性还不清楚。在这项工作中，我们首先对 Segment Anything Model 2（SAM2）在 11 种医学图像和视频模态上进行了全面的基准测试，并通过与 SAM1 和 MedSAM 的比较指出了它的优点和缺点。然后，我们开发了一个迁移学习流程，并通过微调证明 SAM2...
最近的研究显示，SAM2在医学数据中实现了准确高效的分割。研究人员还开发了迁移学习流程，证明SAM2可以快速适应医学领域。此外，他们还将SAM2实现为3D切片插件和Gradio API，用于高效的3D图像和视频分割。
