【亲测免费】 MedSAM：医学图像分割的开源项目推荐

1. 项目基础介绍和主要编程语言

MedSAM 是一个专注于医学图像分割的开源项目，由 bowang-lab 团队开发并维护。该项目基于深度学习技术，旨在为医学图像中的各种解剖结构和病变提供精确的分割工具。主要使用的编程语言是 Python，并且项目依赖于 PyTorch 框架进行模型训练和推理。

2. 项目的核心功能

MedSAM 的核心功能是通过深度学习模型对医学图像进行自动分割。具体来说，它能够：

• 多模态图像分割：支持多种医学成像模态（如CT、MRI等）的图像分割。
• 高精度分割：通过训练大规模的医学图像数据集，实现对复杂解剖结构和病变的高精度分割。
• 可定制化：用户可以根据需要调整模型参数，以适应不同的分割任务。
• 快速推理：提供高效的推理引擎，能够在较短的时间内完成图像分割任务。

3. 项目最近更新的功能

MedSAM 项目最近更新了以下功能：

• MedSAM2：引入了 MedSAM2 版本，扩展了模型在医学图像和视频中的应用，并提供了基准测试和部署方案。
• LiteMedSAM：发布了 LiteMedSAM，这是一个轻量级的版本，比原始 MedSAM 快 10 倍，适用于资源受限的环境。
• 3D Slicer 插件：增加了 3D Slicer 插件，方便用户在 3D Slicer 平台上使用 MedSAM 进行图像分割。
• 在线演示和 API：提供了在线演示和 Gradio API，用户可以直接通过网页或 API 接口体验和使用 MedSAM 的功能。
• CVPR 2024 挑战赛：邀请用户参与 CVPR 2024 挑战赛，测试 MedSAM 在笔记本电脑上的性能。

通过这些更新，MedSAM 不仅提升了模型的性能和效率，还增强了其在实际应用中的灵活性和易用性。