Сегментация медицинских изображений достигла впечатляющих успехов! Специальная группа исследователей из Шанхайской лаборатории искусственного интеллекта при Сычуаньском университете добилась значительных успехов в анализе медицинских изображений. Они значительно улучшили интерпретацию медицинских изображений, используя безграничный потенциал модели Segment Anything для 2D (SAM-Med2D).

SAM-Med2D предлагает современные методы повышения точности и эффективности сегментации медицинских изображений. Это достижение может изменить то, как врачи классифицируют и идентифицируют заболевания, улучшая лечение пациентов и улучшая результаты.

Github: https://github.com/uni-medical/sam-med2d

Colab: https://colab.research.google.com/github/uni-medical/SAM-Med2D/blob/main/predictor_example.ipynb

Paper: https://arxiv.org/abs/2308.16184

Dataset: https://paperswithcode.com/dataset/sa-1b