옥스퍼드 연구원들이 의사가 의료 영상을 분석하는 방식을 바꿀 수 있는 AI인 MedSAM-2를 공개했다.
- 옥스퍼드 대학교 연구진이 MedSAM-2라는 새로운 AI 모델을 개발함.
- MedSAM-2는 2D 및 3D 의료 영상의 세분화를 크게 향상시킴.
- Meta의 Segment Anything Model 2 (SAM 2)를 기반으로 의료 영상을 비디오 시퀀스로 처리함.
- "Confidence Memory Bank"를 사용하여 신뢰할 수 있는 예측을 저장하고, 새로운 이미지를 분석할 때 유사성을 바탕으로 이를 활용함.
- "One-prompt segmentation" 기능으로 단 하나의 주석으로 유사 구조를 인정하고 세분화 가능.
- 15개의 다른 의료 데이터셋에서 테스트한 결과, 대부분의 경우 이전 모델보다 더 나은 성능을 보임.
- 3D 복부 장기 세분화에서 평균 Dice 점수 88.6%를 기록, 이전 최고 모델보다 0.7%포인트 향상.
- 2D 이미지에서도 기존 모델보다 더 높은 성능을 보임.
- MedSAM-2는 GitHub에 모델과 코드를 공개하여 추가 개발과 임상 적용을 촉진하고자 함.
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