入选ECCV 2024！覆盖5.4w+图像，MIT提出医学图像分割通用模型ScribblePrompt，性能优于SAM

 原文中文，约5100字，阅读约需13分钟。发表于：。

另外，与 SAM 基线相比，93.8% 的参与者更喜欢 ScribblePrompt，因为它可以改善对涂鸦纠正的相应片段，同样有 87.5% 的参与者更喜欢使用 ScribblePrompt 进行基于点击的编辑。该研究展示了牛津大学团队所开发的一款名为Medical SAM 2 的医学图像分割模型，基于 SAM 2 框架设计，通过将医学图像视作视频，不仅在 3D...

麻省理工学院开发了ScribblePrompt，一种用于生物医学图像分割的交互工具。它利用神经网络，支持涂鸦、点击和边界框等多种注释方式，适合不同标签和图像类型。研究显示，ScribblePrompt在速度和准确性上优于现有方法，并能在低资源环境中高效运行。

ScribblePrompt 低资源环境 图像分割 生物医学图像 神经网络
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