发布日期：2024-11-21 08:57 点击次数：124
用AI大模子一键融会MRI、CT和病理学等九大生物医学成像花样。
不仅复杂、不法例时势对象能高精度识别：
而且通过对象识别阈值建模，模子简略检测无效的请示申请，并在图像中不存在指定对象时终止分割。
用户更是无需手动进行标注或范围框操作——
只需通过浅易的临床谈话请示指定策划对象，举例“肿瘤范围”或“免疫细胞”，便能让AI准确识别、检测并分割图像中的关连区域。
还可一次性同期分割和秀美通盘感意思意思的生物医学对象：
这等于来自微软、华盛顿大学等的商讨团队最新发布的基础模子BiomedParse，已登Nature Methods。
医学图像的成像花样各别高大（如CT、MRI、病理切片、显微镜图像等），传统上需要测验各人模子进行处理。
而BiomedParse，通过文本驱动图像融会将九种医学成像花样整合于一个统一的模子中，合资预测验处理对象识别、检测与分割任务。
不管是影像级别的器官扫描，也曾细胞级别的显微镜图像，BiomedParse皆不错径直阁下临床术语进行跨花样操作，为科学家和临床医师提供了更统一、更智能的多花样图像融会决策。
在分割不法例时势的生物医学对象方面，BiomedParse相较传统模子弘扬突出。通过将图像区域与临床成见关联，比拟手动框选分割精度进步39.6%，提高了在要害任务中的可靠性。
当今，商讨团队已将BiomedParse开源并提供Apache 2.0许可，关连演示demo和Azure API均已上线。
只需翰墨请示，精度突出SOTA
为相沿BiomedParse的预测验，商讨团队阁下GPT-4从45个公开的医学图像分割数据集生成了首个遮盖对象识别、检测和分割任务的数据集BiomedParseData。
该数据集包含进步600万个图像、分割标注与翰墨描写三元组，涵盖64种主要生物医学对象类型及82个细分类别，波及CT、MRI、病理切片等九种成像花样。
通过GPT-4的当然谈话生成才气，炒股配资商讨东谈主员将洒落在各式现存数据聚拢的分割任务用统一的医学成见息兵话描写整合起来，让BiomedParse能在更大，更种种的数据中斡旋斡旋。
在测试集上，BiomedParse在Dice总计上权臣突出了现时最优要津MedSAM和SAM，而况无需对每个对象手动提供范围框请示。
即使在给MedSAM和SAM提供精确范围框的情况下，BiomedParse的纯文本请示分割性能仍能突出5-15个百分点。
此外，BiomedParse的性能还优于SEEM、SegVol、SAT、CellViT、Swin UNETR等多个模子，尤其在复杂不法例的对象识别上弘扬杰出。
生物医学图像中的不法例对象一直是传统模子的繁难，而BiomedParse通过合资对象识别和检测任务，通过文本泄露完结了对对象特定时势的建模。对复杂对象的识别精度远超传统模子，网上配资且在多模态数据聚拢进一步突显了其上风。
预测翌日，团队暗示BiomedParse领有广泛的发展后劲，可进一步膨胀至更多成像花样和对象类型，并与LLaVA-Med等高档多模态框架集成，相沿“对话式”图像分析，完结数据交互式探索。
作家简介
论文共归并作及通信作家均为华东谈主学者，别离来自微软和华盛顿大学。
赵正德（Theodore Zhao），论文一作，为该商讨作出主要技巧孝顺。
微软高档应用科学家，现主要商讨标的包括多模态医疗AI模子，图像分割与处理，大模子的安全性分析。
本科毕业于复旦大学物理系，博士毕业于华盛顿大学应用数学系，时期商讨希尔伯特-黄变换和分数布朗绽放的多圭臬特征，以及就地优化在医疗范畴的应用。
顾禹（Aiden Gu），论文一作。
微软高档应用科学家。本科毕业于北京大学微电子与经济专科。
其商讨标的专注于医疗健康、生物医学，以及机器东谈主多模态模子。代表性责任包括创建首个医学范畴特定的大谈话模子PubMedBERT，以及患者旅程模拟模子BiomedJourney。
潘海峰（Hoifung Poon），论文通信作家。
微软商讨院健康翌日（Health Futures）General Manager，华盛顿大学（西雅图）计算机博士。商讨标的为生成式AI基础商讨以及精确医疗应用。在多个顶级AI会议上得到最好论文奖，在HuggingFace上发布的生物医学开源大模子总下载量已达数千万次，在《当然》上发表首个全切片数字病理学模子GigaPath，部分商讨恶果运行在合营的医疗机构和制药公司中调理为应用。
王晟（Sheng Wang），论文通信作家。
华盛顿大学计算机科学与工程系助理教训，微软商讨院打听学者。
他专注于东谈主工智能与医学的交叉商讨，阁下生成式AI惩办生物医常识题。其科研恶果已在《Nature》《Science》《Nature Biotechnology》《Nature Methods》和《The Lancet Oncology》等顶级期刊上发表十余篇论文，并被Mayo Clinic、Chan Zuckerberg Biohub、UW Medicine、Providence等多家驰名医疗机构广泛应用。
Mu Wei，论文通信作家。
微软Health and Life Sciences首席应用科学家，领有十余年医疗与金融范畴的AI模子研发与部署警戒。
他的团队聚焦于健康范畴的多模态AI模子，商讨恶果涵盖生物医学图像融会、数字病理学基础模子、临床文档结构化的大模子应用以及大模子失实率意想等标的。
— 完—
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