本文介绍: 与传统的逐层处理不同，SAM3D能够在整个体积上处理图像，更有效地捕捉切片间的深度关系，同时维持模型的简单性和计算效率。：通过在多个医学图像数据集上的实验，只需要单2080TI GPU，SAM3D显示了与当前最先进的3D神经网络和基于Transformer的模型相当的性能（其实弱很多），同时在参数数量上大大减少。去除了SAM中的prompts Encoder：因为解码器必须处理 3D 体积数据，所以不能使用 SAM 的掩模解码器，它是专门为 2D 自然图像设计的。
Bui N T, Hoang D H, Tran M T, et al. Sam3d: Segment anything model in volumetric medical images[J]. arXiv preprint arXiv:2309.03493, 2023.【开源】
本文提出的SAM3D模型是针对三维体积医学图像分割的一种新方法。其核心在于将“分割任何事物”（SAM）模型的预训练编码器与一个轻量级的3D解码器相结合。与传统的逐层处理不同，SAM3D能够在整个体积上处理图像，更有效地捕捉切片间的深度关系，同时维持模型的简单性和计算效率。
主要特点包括：
声明：本站所有文章，如无特殊说明或标注，均为本站原创发布。任何个人或组织，在未征得本站同意时，禁止复制、盗用、采集、发布本站内容到任何网站、书籍等各类媒体平台。如若本站内容侵犯了原著者的合法权益，可联系我们进行处理。
