九大成像模式一键解析，生物医学图像AI再迎突破！微软、UW等BiomedParse登Nature子刊
作者 |BiomedParse团队编辑 | ScienceAI生物医学图像解析在癌症诊断、免疫治疗和疾病进展监测中至关重要。然而，不同的成像模式（如MRI、CT和病理学）通常需要单独的模型，造成资源浪费和效率低下，未能充分利用模式间的共性知识。
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AI一键解析九大生物医学成像模式，用户只需文字prompt交互，微软UW等新研究登NatureMethods
用AI大模型一键解析MRI、CT和病理学等九大生物医学成像模式。不仅复杂、不规则形状对象能高精度识别：而且通过对象识别阈值建模，模型能够检测无效的提示请求，并在图像中不存在指定对象时拒绝分割。用户更是无需手动进行标注或边界框操作——只需通过简单的临床语言提示指定目标对象，例如“肿瘤边界”或“免疫细胞
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AI一键解析九大生物医学成像模式，用户只需文字prompt交互
用AI大模型一键解析MRI、CT和病理学等九大生物医学成像模式。
