医学通用分割模型来了！一口气分割200多个解剖类别，发布即开源 | 智源出品

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原标题：医学通用分割模型来了！一口气分割200多个解剖类别，发布即开源 | 智源出品
关键字：模型,数据,研究人员,类别,肿瘤
文章来源：量子位
内容字数：6129字

内容摘要：

智源杜雨新 投稿 凹非寺量子位 | 公众号 QbitAI医学领域的通用分割模型来啦，发布即开源！
来自智源，模型名为SegVol，划重点：
是第一次实现同时支持框（box）、点（point）和文本（text）prompt进行任意尺寸原分辨率的3D体素分割。
要知道，此前深度学习在医学图像分割方面已经取得了显著进展，但仍然缺乏一种能够通用分割各种解剖类别、易于用户交互的基础分割模型。
而SegVol正是一种通用的交互式医学体素图像分割模型，能够对200多个解剖类别进行分割。
在实验测试中，SegVol在多个benchmark中表现出色。特别在三个具有挑战性的病变数据集上，SegVol比nnU-Net的Dice得分高20%左右。
目前，SegVol的代码和权重已经在GitHub上公开。开源的模型权重文件包括：
使用96k CTs预训练2,000 epochs的ViT模型；
在预训练基础上，使用6k Masked CTs在A100上训练30✖️21✖️8个GPU小时得到的SegVol。
更多细节，我们接着往下看。
一口气分割200多个解剖类别SegVol模型架构分为4个模块：图像编码器、文本

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