#AI一键解析九大生物医学成像模式#
- 新浪人工智能
- 2024-11-23 20:14:46
【AI一键解析九大生物医学成像模式】用 AI 大模型一键解析 MRI、CT 和病理学等九大生物医学成像模式。不仅复杂、不规则形状对象能高精度识别，而且通过对象识别阈值建模，模型能够检测无效的提示请求，并在图像中不存在指定对象时拒绝分割。你好人工智能时代
用户更是无需手动进行标注或边界框操作。只需通过简单的临床语言提示指定目标对象，例如 " 肿瘤边界 " 或 " 免疫细胞 "，便能让 AI 准确识别、检测并分割图像中的相关区域。还可一次性同时分割和标记所有感兴趣的生物医学对象。
这就是来自微软、华盛顿大学等的研究团队最新发布的基础模型BiomedParse，已登Nature Methods。
医学图像的成像模式差异巨大（如 CT、MRI、病理切片、显微镜图像等），传统上需要训练专家模型进行处理。
而 BiomedParse，通过文本驱动图像解析将九种医学成像模式整合于一个统一的模型中，联合预训练处理对象识别、检测与分割任务。
无论是影像级别的器官扫描，还是细胞级别的显微镜图像，BiomedParse 都可以直接利用临床术语进行跨模式操作，为科学家和临床医生提供了更统一、更智能的多模式图像解析方案。
在分割不规则形状的生物医学对象方面，BiomedParse 相较传统模型表现卓越。通过将图像区域与临床概念关联，相比手动框选分割精度提升 39.6%，提高了在关键任务中的可靠性。
目前，研究团队已将 BiomedParse 开源并提供 Apache 2.0 许可，相关演示 demo 和 Azure API 均已上线。（@量子位）医院CT等收费将执行新规手机不能看医院CT图像就要少收费
用户更是无需手动进行标注或边界框操作。只需通过简单的临床语言提示指定目标对象，例如 " 肿瘤边界 " 或 " 免疫细胞 "，便能让 AI 准确识别、检测并分割图像中的相关区域。还可一次性同时分割和标记所有感兴趣的生物医学对象。
这就是来自微软、华盛顿大学等的研究团队最新发布的基础模型BiomedParse，已登Nature Methods。
医学图像的成像模式差异巨大（如 CT、MRI、病理切片、显微镜图像等），传统上需要训练专家模型进行处理。
而 BiomedParse，通过文本驱动图像解析将九种医学成像模式整合于一个统一的模型中，联合预训练处理对象识别、检测与分割任务。
无论是影像级别的器官扫描，还是细胞级别的显微镜图像，BiomedParse 都可以直接利用临床术语进行跨模式操作，为科学家和临床医生提供了更统一、更智能的多模式图像解析方案。
在分割不规则形状的生物医学对象方面，BiomedParse 相较传统模型表现卓越。通过将图像区域与临床概念关联，相比手动框选分割精度提升 39.6%，提高了在关键任务中的可靠性。
目前，研究团队已将 BiomedParse 开源并提供 Apache 2.0 许可，相关演示 demo 和 Azure API 均已上线。（@量子位）医院CT等收费将执行新规手机不能看医院CT图像就要少收费
