Key points are not available for this paper at this time.
تُعد تجزئة الصور الطبية مكونًا حيويًا في الممارسة السريرية، حيث تسهل التشخيص الدقيق، وتخطيط العلاج، ومراقبة الأمراض. ومع ذلك، فإن الطرق الحالية، التي غالبًا ما تُ tailor لموديلات أو أنواع أمراض محددة، تفتقر إلى القدرة على التعميم عبر الطيف المتنوع من مهام تجزئة الصور الطبية. هنا نقدم MedSAM، وهو نموذج أساسي مصمم لسد هذه الفجوة من خلال تمكين التجزئة العالمية للصور الطبية. تم تطوير النموذج على مجموعة بيانات طبية كبيرة الحجم تحتوي على 1,570,263 زوجًا من الصور والأقنعة، تغطي 10 تقنيات تصوير وأكثر من 30 نوعًا من السرطان. نقوم بإجراء تقييم شامل على 86 مهمة تحقق داخلية و60 مهمة تحقق خارجية، مما يدل على دقة وقوة أفضل من نماذج المتخصصة حسب نوع التصوير. من خلال تقديم تجزئة دقيقة وفعالة عبر طيف واسع من المهام، يحتفظ MedSAM بإمكانات كبيرة لتسريع تطور أدوات التشخيص وتخصيص خطط العلاج.
دراسة Ma وآخرون (Mon) هذا السؤال.