又一个模型，荣登Nature！
pythonic生物人约 4 分钟人工智能在医疗领域的交叉应用，如今成为CV最热门的研究方向之一，在深度学习技术驱动下，医学图像创新成果不断，并以图像分割为首，从UNet网络改进，再到SAM模型结合，今年基于SAM的首个医学图像分割基础模型——MedSAM，荣登Nature！不仅策划了百万级别的大规模数据集，分割能力也高效精准，泛化能力超强！
为了帮助大家掌握SAM及代表性应用，研梦非凡于8月23日晚（周五），邀请了手握多篇SCI一作、MICCAI'22挑战赛获奖的崔导师，独家详解《SAM原理架构及医学顶刊案例》（AI前沿直播课NO.63），从通用医学模型应用背景，再到nnUNet与MedSAM介绍，重点讲解MedSAM及SAM架构原理，1节课速通SAM模型，get论文改进和求职知识点！
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直播课内容概览
01 医学分割模型应用背景
脑部分析的技术路线 肺结节分析的技术路线 胃癌分析的技术路线 乳癌节分析的技术路线
02 nnUNet与MedSAM介绍
基于nnUNet的医学影像分割框架
分割方案：选择模态类型-调用对应模型 主要模型：2D U-Net、3D U-Net和U-Net级联 U-Net级联网络及目的 实例介绍：人体组织和器官
基于MedSAM的医学影像分割框架（重点）
分割方案：MAE Encoder-Embedding-Decoder MedSAM简介 MedSAM框架 评估3类分割模式：基于边界框模式，优于全自动模式和点模式 👇🏻扫描二维码找助教0元预约直播课！
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03 SAM各模块解析（重点）
Image Encoder（图像编码器） Prompt Encoder（提示编码器） Mask decoder（掩膜解码器）
04 深入浅出Image Encoder
Vit网络基本步骤代码详解
Patch Embedding Positional Embedding
SAM中基于ViT框架的Transformer图解
Transformer中Attention流程图 Transformer中Multi-attention流程图 Neck结构示意图
05 总结和展望
导师介绍
崔导师
【研究经历】现任医疗上市公司高级算法研究员，主要研究方向为，医学影像分析、多模态医学影像大模型、深度学习、机器学习等。
【科研成果】近年发表数十篇相关学术论文，其中，SCI论文7篇，授权发明专利两项，获MICCAI2022挑战赛第二名，并担任PhysicsinMedicineandBiology(PMB)和IEEEAccess期刊审稿人，学生论文指导经验十分丰富。
直播福利
参加本次直播的同学都将获得1小时导师meeting的福利（助教+导师）！原价2999，限时福利价9.9元！活动时间为8月23日到8月31日。
ps：研梦非凡开设的前沿论文系列直播，旨在帮助大家提升读论文技能，快速抓住重点，掌握有效方法，进而找到创新点，轻松完成论文报告。
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研梦非凡科研论文指导
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idea并不是直接拍脑门拍出来的，是一遍一遍实验、跑代码、改模型、思路修正的过程中产生的。研梦非凡1V1定制化论文指导，和研梦导师一起找idea，研梦导师指导实验，共同解决数据问题。授之以渔——搭建论文写作框架，增删改查，针对性实验指导！哪里薄弱补哪里！