视觉大模型SAM在医学图像分割中的应用综述

来源：计算机工程与应用杂志2024年第17期北京时间：

作者：孙兴, 蔡肖红, 李明, 张帅, 马金刚

单位：山东中医药大学 智能与信息工程学院，济南 250355

摘要：随着大模型技术的不断发展，以分割一切模型（segment anything model，SAM）为代表的视觉大模型在图像分割领域取得重要突破。SAM通过提示驱动完成一系列下游分割任务，旨在统一解决所有的图像分割问题。因此，将SAM应用于医学图像分割具有重要意义，其泛化性能够适应多种医学图像，为医生提供更全面的解剖结构和病变信息。介绍了图像分割常用的数据集；对SAM的网络结构和泛化性进行细致阐述；重点对SAM应用在全切片成像、磁共振成像、计算机断层扫描、超声和多模态图像的五大类医学图像进行梳理分析，总结优缺点和相应的改进方法；结合当前医学图像分割领域中存在的实际问题，讨论并展望了SAM未来的发展方向。

关键词：视觉大模型,分割一切模型（SAM）,医学图像,图像分割