SegVol的问世，标志着临床分析迎来了新时代。SegVol是一种用于医学图像分割的通用模型。它在大量CT扫描的基础上进行训练，能够优秀地完成各种各样的解剖类别分割。

该研究主要评估了GPT-4与视觉（GPT-4V）针对来自多种来源的医学图像（如X光和CT扫描）提出的问题的回答能力。这是一项极具挑战性的任务，它需要深度的医学知识和高级的视觉理解能力。GPT-4V作为一种尖端的人工智能技...

研究人员引入了一种名为vox2vec的创新方法，该方法通过自我监督学习，能够在体素（3D像素）级别更好地理解医疗图像，如CT扫描图。研究结果显示，与领域内的其他技术相比，vox2vec表现出色，提供了一种更高效的解决方...