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原标题：SAM 2最新应用落地！牛津大学团队发布Medical SAM 2，刷新医学图像
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关键字：图像,医学,模型,提示,团队
文章来源：HyperAI超神经
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作者：哇塞
编辑：十九，李宝珠
牛津大学团队开发了名为 Medical SAM 2 (MedSAM-2) 的医学图像分割模型，基于 SAM 2 框架设计，将医学图像视作视频，不仅在 3D 医学图像分割任务上表现卓越，同时还解锁了一种新的单次提示分割的能力。2023 年 4 月，Meta 公司发布了 Segment Anything Model (SAM)，号称能够「分割一切」，犹如一颗重磅炸弹震荡了整个计算机视觉领域，甚至被很多人看作是颠覆传统 CV 任务的研究。
时隔 1 年多，Meta 再度发布里程碑式更新—— SAM 2 能够为静态图像和动态视频内容提供实时、可提示的对象分割，将图像与视频分割功能整合到了同一个系统中。可想而知，强大的实力使得业界开始加速探索 SAM 在不同领域的应用，尤其是在医学图像分割领域，不少实验室和学术研究团队已经将其视为医学图像分割模型的不二之选。
所谓医学图像分割，就是将医学图像中具有特殊含义的部分分割出来，并提取相关特征，进而为临床诊断、病理学研究等提供可靠依据。
近年来，随着深度学习技术的不断进步，基于神经网络模型的分割已逐渐成为医学图像分割的主流原文链接：SAM 2最新应用落地！牛津大学团队发布Medical SAM 2，刷新医学图像分割SOTA榜
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