人工智能在医疗领域的交叉应用，如今成为最热门的研究方向之一，在深度学习技术驱动下，医学图像创新成果不断，并以图像分割为首， 从 UNet网络改进，再到SAM模型结合，近期，基于SAM的首个医学图像分割基础模型——MedSAM，荣登Nature！ 不仅策划了百万级别的大规模数据集，分割能力也高效精准，泛化能力超强！
为了帮助大家掌握SAM及代表性应用，研梦非凡于 2月13日晚（周四） ，邀请了 手握多篇SCI一作、MICCAI'22挑战赛获奖的崔导师 ，独家详解 《SAM原理架构及医学顶刊案例 》 （AI前沿直播课NO.94） ，从通用医学模型应用背景，再到nnUNet与MedSAM介绍， 重点讲解MedSAM及SAM架构原理， 1节课速通SAM模型，get论文改进和求职知识点！
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unset直播课内容概览unset
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01 医学分割模型应用背景
- 脑部分析的技术路线
- 肺结节分析的技术路线
- 胃癌分析的技术路线
- 乳癌节分析的技术路线
02 nnUNet与MedSAM介绍
- 基于nnUNet的医学影像分割框架
- 分割方案：选择模态类型-调用对应模型
- 主要模型：2D U-Net、3D U-Net和U-Net级联
- U-Net级联网络及目的
- 实例介绍：人体组织和器官
- 基于MedSAM的医学影像分割框架 （重点）
- 分割方案：MAE Encoder-Embedding-Decoder
- MedSAM简介
- MedSAM框架
- 评估3类分割模式：基于边界框模式，优于全自动模式和点模式
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03 SAM各模块解析（重点）
- Image Encoder（图像编码器）
- Prompt Encoder（提示编码器）
- Mask decoder（掩膜解码器）
04 深入浅出Image Encoder
- Vit网络基本步骤代码详解
- Patch Embedding
- Positional Embedding
- SAM中基于ViT框架的Transformer图解
- Transformer中Attention流程图
- Transformer中Multi-attention流程图
- Neck结构示意图
05 总结和展望
导师介绍
崔导师
【研究经历】 现任医疗上市公司高级算法研究员，主要研究方向为，医学影像分析、多模态医学影像大模型、深度学习、机器学习等。
【科研成果】近年发表数十篇相关学术论文，其中，SCI论文7篇，授权发明专利两项，获MICCAI2022挑战赛第二名， 并担任PhysicsinMedicineandBiology(PMB)和IEEEAccess期刊审稿人，学生论文指导经验十分丰富。
直播福利
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unset研梦非凡科研论文指导方案unset
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研梦非凡导师团队
研梦非凡的导师来自海外QStop50、国内华五、C9、985高校的教授/博士导师/博士后 ，世界500强公司算法工程师，以及国内外知名人工智能实验室研究员。
这是一支实力强大的高学历导师团队，在计算机科学、机器学习、深度学习等领域，积累了丰富的科研经 历，研究成果也发表在国际各大顶级会议和期刊上，在指导学员的过程中，全程秉持初心，坚持手把手个性化带教。包括但不限于以下导师～～
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公司介绍
- 我们 背靠研途考研（就是张雪峰老师和徐涛老师在的那个研途考研），做教育十余年，重交付，重口碑，是我们一贯的公司理念！