SegMamba是一种专为3D医学图像分割设计的模型，它提供了一种比Transformer架构更高效的替代方案。SegMamba采用全卷积神经网络架构，可以对3D医学图像进行有效的分割，尤其是在肿瘤分割方面表现出色。与传统的医学影...

本项目探讨了CLIP预训练范式在医学影像领域的应用，讨论了其适应性、应用和限制。它旨在全面了解CLIP如何增强医学图像分析能力。

SAM-Med3D是Segment Anything Model（SAM）的升级版，专门针对3D医学影像进行了优化。虽然原始的SAM在处理3D医学影像时存在困难，但是经过对超过131K个3D掩模的广泛数据集进行训练的SAM-Med3D在捕捉3D空间细节方面使...