AI一键解析九大生物医学成像模式，用户只需文字prompt交互，微软UW等新研究登Nature Methods

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原标题：AI一键解析九大生物医学成像模式，用户只需文字prompt交互，微软UW等新研究登Nature Methods
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BiomedParse团队 投稿量子位 | 公众号 QbitAI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。
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。

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