Segment Anything in Medical Images
Segment anything model (SAM) has revolutionized natural image segmentation, but its performance on medical images is limited. This work presents MedSAM, the first attempt at extending the success of SAM to medical images, with the goal of creating a universal tool for the segmentation of various med...
Lưu vào:
Tác giả chính: | Ma, Jun |
---|---|
Đồng tác giả: | Wang, Bo |
Định dạng: | Working Paper |
Ngôn ngữ: | English |
Thông tin xuất bản: |
arXiv
2023
|
Chủ đề: | |
Truy cập trực tuyến: | http://10.1.1.182:8080/handle/123456789/13596 |
Từ khóa: |
Thêm từ khóa bạn đọc
Không có từ khóa, Hãy là người đầu tiên gắn từ khóa cho biểu ghi này!
|
Tài liệu tương tự
-
Model-based predictive control for bicycling in urban
intersections
Thông tin tác giả:: Portilla,C. -
Medical Imaging Modalities
Thông tin tác giả:: Jun Ni, Ph.D -
Skin lesion segmentation method for dermoscopic images with convolutional neural networks and semantic segmentation
Thông tin tác giả:: Thanh D.N.H.
Thông tin xuất bản: (2021) -
First experiments using the image foresting transform (IFT) algorithm for segmentation of remote sensing imagery
Thông tin tác giả:: Soares, A.R.
Thông tin xuất bản: (2020) -
An Enhanced Bats Algorithm for Optimization Thresholds in Medical Image Segmentation
Thông tin tác giả:: Đào, Thị Kiên, và những người khác
Thông tin xuất bản: (2024)