九大成像模式一鍵解析，生物醫(yī)學圖像AI再迎突破！微軟、UW等BiomedParse登Nature子刊
作者 |BiomedParse團隊編輯 | ScienceAI生物醫(yī)學圖像解析在癌癥診斷、免疫治療和疾病進展監(jiān)測中至關(guān)重要。然而，不同的成像模式（如MRI、CT和病理學）通常需要單獨的模型，造成資源浪費和效率低下，未能充分利用模式間的共性知識。
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生物醫(yī)學
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AI一鍵解析九大生物醫(yī)學成像模式，用戶只需文字prompt交互，微軟UW等新研究登NatureMethods
用AI大模型一鍵解析MRI、CT和病理學等九大生物醫(yī)學成像模式。不僅復(fù)雜、不規(guī)則形狀對象能高精度識別：而且通過對象識別閾值建模，模型能夠檢測無效的提示請求，并在圖像中不存在指定對象時拒絕分割。用戶更是無需手動進行標注或邊界框操作——只需通過簡單的臨床語言提示指定目標對象，例如“腫瘤邊界”或“免疫細胞
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AI一鍵解析九大生物醫(yī)學成像模式，用戶只需文字prompt交互
用AI大模型一鍵解析MRI、CT和病理學等九大生物醫(yī)學成像模式。
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