近年来，深度学习技术极大地提升了医学图像分割的自动化和准确性。
然而，该领域仍面临
的挑战之一是模型的泛化能力，大多数医学图像分割模型通常只能在针对特定目标训练后表现良好，难以适应其他目标或新的任务类型。
而
Medical SAM (MedSAM) 为解决这些问题提供了创新的思路，
基于SAM框架，MedSAM 进一步适应了医学图像的3D格式，能够通过单次提示来自动完成后续图像中相似对象的分割，从而显著简化了操作流程。
这次我联合加州大学旧金山分校UCSF联合培养博士
王老师
，为大家深度解析
MedSAM医学图像分割及其应用，希望大家能中顶会顶刊~
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近期，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，该模型基于 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。
MedSAM-2 通过结合深度学习和先进的3D处理技术，为医疗图像分割带来了前所未有的便捷性和可靠性。
该模型在医学影像分割任务中的广泛应用前景涵盖了多个领域，例如肿瘤检测、器官边界识别、病灶的精确定位等，
这次王老师会深入分析MedSAM-2论文及其在医学图像分割中的创新应用。
本次课程大纲
1.
介绍传统的分割方法与基于深度学习的分割方法
2.预备知识点
3.深入分析MedSAM-2论文及其在医学图像分割中的创新应用
4.探讨医学图像分割领域未来的发展方向、挑战及机遇
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今年5月，沃恩智慧就和
医学图像顶会MICCAI
达成战略合作，共同致力于推进AI医学领域的研究！
▲MICCAI官网截图
沃恩智慧的金牌导师Paul，
正是MICCAI的审稿人，
在过去的几年里，
我们为MICCAI提交和发表了众多高质量作品，极大地丰富了MICCAI的科学内容，另外我还整理了沃恩智慧大牛关于医学图像的独家idea，
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Sam Altman，OpenAI的杰出创始人之一，曾深刻预言：“我们正身处一场前所未有的AI变革之中。
在众多行业中，医疗被视为大模型应用的沃土，未来，生成式人工智能将极大推动AI医学影像企业的快速发展，而综合性AI模型与医学影像的结合将释放巨大潜力。
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在当今快速发展的科技时代，计算机视觉作为人工智能领域的重要分支，正日益成为各行各业不可或缺的关键技术。
