Medical-SAM3

给个提示就能分割任意医学影像,一个模型通吃多模态

开源 🏷️完全免费 🔧 仅开源项目,无在线服务,需自行部署 计算机视觉 🍴 复刻 35 🐛 待处理 9 👀 关注 9
GitHub ↗
GitHub 星标 ★ 236
维护状态 维护中
是否开源 开源
定价模式 🏷️完全免费 开源免费,定价信息待确认

项目预览

Medical-SAM3 项目界面预览图
图片来源:GitHub 官方仓库名片

项目数据

分类计算机视觉
开发团队AIM-Research-Lab
定价模式🏷️完全免费
价格说明开源免费,定价信息待确认
访问状态🔧 仅开源项目,无在线服务,需自行部署
是否开源是
开源协议NOASSERTION
主要语言Python
GitHub 星标★ 236
上线时间2026-01-15 00:00:00
代码更新2026-09-08
仓库体积6.9 MB
本站数据更新2026-11-15
维护状态维护中
收录时间2026-10-01
浏览次数3

项目介绍

Medical-SAM3 是一个面向医学图像分割的基础模型项目,基于 SAM3 架构进行医学领域适配。它要解决的问题是:医学影像(CT、MRI、超声、病理等)模态差异大、标注成本高,传统分割模型往往需要针对每个任务单独训练。该项目通过提示驱动(prompt-driven)的方式,让用户用点、框或文本等提示即可完成任意医学图像的分割,实现“一个模型通吃多种分割任务”。核心能力包括:跨模态泛化、零样本/少样本分割、统一提示接口,以及面向医学场景的微调能力。项目用 Python 实现,处于早期阶段,适合作为医学 AI 研究者和工程师探索通用医学分割的起点,也可作为下游临床辅助诊断、病灶勾画、器官分割等应用的基座模型。

Star 增长趋势

本站每日记录该项目 GitHub 星标变化,观测越久曲线越完整

数据来源:GitHub API 逐日快照 · 收录于 2026-10-01 · 当前星标 ★ 236

核心亮点

  • 基于 SAM3 基础模型做医学适配,具备跨模态泛化潜力
  • 提示驱动接口统一,点/框/文本提示即可完成分割,降低使用门槛
  • 面向通用医学分割,可减少每个任务单独训练模型的成本

不足之处

  • 项目处于早期,星标仅 229,生态和预训练权重成熟度待观察
  • 文档与社区规模较小,实际医学数据上的效果需自行验证

适用场景

  • 放射科医生快速勾画 CT/MRI 病灶区域
  • 医学 AI 研究者做零样本跨模态分割实验
  • 病理图像中辅助分割细胞或组织区域

替代项目

MedSAM、SAMed

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