入选ECCV 2024！覆盖5.4w+图像，MIT提出医学图像分割通用模型ScribblePrompt，性能优于SAM

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原标题：入选ECCV 2024！覆盖5.4w+图像，MIT提出医学图像分割通用模型ScribblePrompt，性能优于SAM
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文章来源：HyperAI超神经
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作者：哇塞
编辑：李姝，李宝珠
麻省理工学院计算机科学与人工智能实验室团队等，提出一种交互式生物医学图像分割通用模型 ScribblePrompt，支持不同注释方式灵活地进行分割任务，甚至可用于未经训练的标签和图像类型。外行看热闹，内行看门道，这句话在医学影像领域可谓是绝对真理。不仅如此，即便身为内行人，要想在复杂的 X 光片、CT 光片或 MRI 等医学影像上准确看出些「门道」来，也并非易事。而医学图像分割则是通过将复杂的医学图像中某些具有特殊含义的部分分割出来，并提取相关特征，从而可以辅助医生为患者提供更为准确的诊疗方案，也可以为科研人员进行病理学研究提供更为可靠的依据。
近年来，受惠于计算机及深度学习技术的发展，医学图像分割的方在逐步由手动分割向着自动化分割的方向加速迈进，经过训练的 AI 系统已经成为医生和科研人员的重要辅助。然而，由于医学图像本身的复杂性和专业性，导致系统训练中仍有大量工作依赖于有经验的专家进行手动分割创建训练数据，其过程耗时耗力。同时，现有基于深度学习的分割方法在实践中也遇到了诸多挑战，如适用性问题、灵活的交互需求等。
为了解决现有交互式分割系统在实际应

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