STU-Net

14亿参数医学分割大模型，预训练即拿高分

STU-Net 是一个基于大规模预训练的医学图像分割模型，参数量达 14 亿，是目前已知最大的医学分割模型。它利用超过 10 万个标注的公开数据集进行训练，旨在解决医学图像分割任务中模型泛化能力不足、标注数据稀缺等问题。STU-Net 的核心能力包括高精度的分割性能、强大的迁移学习能力，以及支持多种医学影像模态（如 CT、MRI 等）。通过大规模预训练，模型能够学习到丰富的解剖结构特征，从而在多个下游任务上取得优异表现。该模型基于 U-Net 架构进行扩展，采用可扩展的卷积模块设计，支持从基础到超大的多种模型规模，用户可根据计算资源灵活选择。STU-Net 的发布为医学图像分析领域提供了一个强大的基础模型，有望推动相关研究和临床应用的发展。