打造三甲医院人工智能矩阵新引擎（五）：精确分割模型篇 Medical SAM 2

一、引言

1.1 研究背景与意义

在当今的医疗领域，医学图像分割技术起着举足轻重的作用。它能够精准地从医学图像中分离出特定的器官、组织或病变区域，为临床诊断、手术规划、疾病监测等诸多环节提供不可或缺的支持。例如，在肿瘤疾病的诊疗过程中，通过对 CT、MRI 等影像的精确分割，医生可以清晰地确定肿瘤的大小、位置、形状以及与周围组织的关系，从而制定出更加个性化、精准化的治疗方案；在心血管疾病的诊断里，对心脏及血管结构的准确分割有助于评估心脏功能、检测血管病变，为及时干预和治疗提供有力依据。

然而，在Medical SAM 2出现之前，医学图像分割面临着诸多棘手的难题。一方面，模型泛化能力不足，针对某一特定器官或组织训练的分割模型，往往难以直接应用于其他目标的分割任务，当遇到新的分割需求时，通常需要耗费大量的时间和资源重新开发模型。例如，用于肝脏分割的模型，在面对肺部或肾脏等其他器官的分割时，准确率会大幅下降，无法满足临床实际需求。这不仅增加了研发成本，还严重阻