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基于文本提示的3D医疗图像通用分割大模型

上海交通大学与上海人工智能实验室联合发布了SAT项目,利用文本提示在3D医学图像上实现了对497种器官/病灶的通用分割。研究团队构建了多模态医疗知识图谱和最大规模的3D医学图像分割数据集SAT-DS。通过SAT-DS,研究团队验证了SAT在分割性能、泛化能力和精准度等方面的优势。SAT还可作为大语言模型的代理工具,实现在临床数据上的定位和分割能力。

基于文本提示的3D医疗图像通用分割大模型

机器之心 机器之心 · 2024-07-29T07:37:49Z

本文综述医疗知识图谱的构建流程与关键技术,包括本体设计、关系抽取、推理和质量策划,并介绍其在临床决策、药物发现、再入院预测和医疗搜索中的应用,同时探讨结合大语言模型提升知识图谱可解释性与准确性的机遇与未来方向。

基于患者的知识图谱研究:现有方法、挑战和应用综述

BriefGPT - AI 论文速递 BriefGPT - AI 论文速递 · 2024-02-20T00:00:00Z
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