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原標題：SAM 2最新應用落地！牛津大學團隊發布Medical SAM 2，刷新醫學圖像分割SOTA榜
關鍵字：圖像,醫學,模型,提示,團隊
文章來源：HyperAI超神經
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內容摘要：

作者：哇塞
編輯：十九，李寶珠
牛津大學團隊開發了名為 Medical SAM 2 (MedSAM-2) 的醫學圖像分割模型，基于 SAM 2 框架設計，將醫學圖像視作視頻，不僅在 3D 醫學圖像分割任務上表現卓越，同時還解鎖了一種新的單次提示分割的能力。2023 年 4 月，Meta 公司發布了 Segment Anything Model (SAM)，號稱能夠「分割一切」，猶如一顆重磅震蕩了整個計算機視覺領域，甚至被很多人看作是顛覆傳統 CV 任務的研究。
時隔 1 年多，Meta 再度發布里程碑式更新—— SAM 2 能夠為靜態圖像和動態視頻內容提供實時、可提示的對象分割，將圖像與視頻分割功能整合到了同一個系統中。可想而知，強大的實力使得業界開始加速探索 SAM 在不同領域的應用，尤其是在醫學圖像分割領域，不少實驗室和學術研究團隊已經將其視為醫學圖像分割模型的不二之選。
所謂醫學圖像分割，就是將醫學圖像中具有特殊含義的部分分割出來，并提取相關特征，進而為臨床診斷、病理學研究等提供可靠依據。
近年來，隨著深度學習技術的不斷進步，基于神經網絡模型的分割已逐漸成為醫學圖像分割的主流

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