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视觉基础模型"Segment Anything Model"（SAM）在多个领域展现出强大的零样本分割能力。然而，由于医学图像知识的严重不足，将其直接应用于三维医学影像，仍然面临不小挑战。
为了解决这些问题，研究人员探索了不同的方法：逐切片（slice）将三维医学图像分解为二维切片；或引入二维到三维的适配器（Adapter）捕捉三维空间信息……但仍然存在表现不佳、适用范围有限、架构可扩展性差等问题。
如何解决这些限制？有哪些新的架构设计可以更好地应对三维医学图像的挑战？
12月27日（周三）19:00 上海交通大学生物医学工程硕士，英特尔系统工程师 王皓宇将带我们从三维医学图像中数据、模型、评估等角度一探究竟，欢迎报名~
亮点介绍：
1. 3d医学影像通用分割任务定义和发展
2. 大规模3d医学影像数据集收集和清洗
3. 训练和测评3d医学影像通用分割模型
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