Nat Biomed Eng | 王光宇/仉尚航合作开发了开放世界医学图像分割通用基础模型与数据库

背景：医学图像分割是医学成像中的关键过程，传统AI方法如U-Net虽表现优异但局限于特定任务，难以泛化到新任务。视觉基础模型通过大规模预训练展现出构建通用分割模型的潜力，但现有方法存在负迁移和性能退化问题。研究目的：开发一个开放世界的医学图像分割通用基础模型MedSegX和数据库MedSegDB，利用层次化结构和ConMoAE架构实现多任务适配与泛化。结论：MedSegX在分布内和分布外环境中均达到最先进性能，在零样本和数据高效泛化方面优于其他基础模型，展现出在临床部署中的强大潜力。