Open-Ended CT Volume Segmentation with Weak Supervision from Language
基于语言弱监督的开放式CT体积分割
机构 * Department of Electrical Engineering and Computer Science, UC Berkeley(加州大学伯克利分校电气工程与计算机科学系) ; Voio ; Department of Radiology and Biomedical Imaging, UC San Francisco(加州大学旧金山分校放射学与生物医学成像系) ; Computational Precision Health, UC Berkeley and UC San Francisco(加州大学伯克利分校和加州大学旧金山分校计算精准健康中心)
AI总结 研究基于语言弱监督训练CT扫描文本条件分割模型,通过结合体素级与切片级监督,从扫描-报告对提取信息,微调通用2D图像分割模型SAM3,在ReXGroundingCT数据集上提升了分割骰子分数。