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

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。