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原文：Segment anything in medical images
作者：Jun Ma, YutingHe, FeifeiLi, Lin Han, Chenyu You, Bo Wang
作者单位：The University of Toronto，University Health Network
期刊/会议：2024th nature communications
引用格式：Ma J, He Y, Li F, et al. Segment anything in medical images[J]. Nature Communications, 2024, 15(1): 654.
综述：陶陶陶
排版：YBF
01
摘要
医学图像分割是临床实践中的关键组成部分，有助于准确诊断、治疗计划和疾病监测。然而，现有的方法通常针对特定的模式或疾病类型，缺乏跨不同医学图像分割任务的通用性。本文的 MedSAM是一个基础模型，旨在通过实现通用医学图像分割来弥补这一差距。该模型是在包含 1,570,263 个图像掩模对的大型医学图像数据集上开发的，涵盖 10 种成像模式和 30 多种癌症类型。本文对 86 个内部验证任务和 60 个外部验证任务进行了全面评估，证明了比模态专业模型更好的准确性和稳健性。通过在广泛的任务中提供准确、高效的分割，MedSAM 在加速诊断工具的发展和治疗计划的个性化方面具有巨大的潜力。
02
主要贡献
（1）策划了一个多样化的大规模医学图像分割数据集，其中包含 157026
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