通过将医学图像视为视频，MedSAM-2不仅适用于3D医学图像，还引入了一种新的单次提示分割功能（One-prompt Segmentation），即用户只需为某一图像供应提示，模型即可自动分割后续所有相似目标，无需再提示。
在多种医学影像模式下测试了MedSAM-2，比如腹部器官、视盘、脑肿瘤、甲状腺结节和皮肤病变。与目前最前辈的模型比较，MedSAM-2在传统和交互式分割任务中表现非常出色，显示出卓越的泛化能力，即它能够很好地适应不同的图像分割任务。
牛津大学团队首次将 SAM-2（Segment Anything Model 2）运用于医学图像分割，开拓出MedSAM-2模型。这一模型能够处理多种医学成像模式，包括2D和3D图像。通过以下几方面的创新，显著提升了医学图像分割的效率和准确性：
统一处理2D和3D图像：MedSAM-2 采取将医学图像视为视频的方法，使其不仅适用于3D医学图像，还能够高效地处理2D图像。意味着它可以用于从普通的X光片到繁芜的CT和MRI扫描图像。一次性提示分割：用户只需为一个图像供应一次提示，模型即可自动分割随后的所有图像，无需考虑图像之间的韶光关系。这显著减少了用户的交互需求，提升了操作效率。优胜的泛化能力：MedSAM-2 展现了卓越的泛化能力，能够在不同类型的医学图像分割任务中保持高性能，无需针对每个新任务进行重新演习或微调。实时处理能力：MedSAM-2 具备实时处理繁芜场景中工具运动和遮挡的能力，使其在各种实际运用中表现出色。论文：https://arxiv.org/pdf/2408.00874
GitHub：https://github.com/MedicineToken/Medical-SAM2
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