M3D-LaMed: the versatile multi-modal models with M3D-CLIP pretrained vision encoder, which are capable of tasks such as image-text retrieval, report generation, visual question answering, positioning and segmentation;

m3d的诞生，标志着医学ai迈入了一个新时代——从看图片到读立体，从局部到整体，真正开始接近人类医生的诊断思维方式。 通过这个框架，研究团队成功将3D医学图像分析从"看图片"提升到"理解空间"的层次，为医疗AI的发展开辟了新方向。

M3D-CLIP is one of the works in the M3D series. It is a 3D medical CLIP model that aligns vision and language through contrastive loss on the M3D-Cap dataset. The vision encoder uses 3D ViT with 32*256*256 image size and 4*16*16 patch size. The language encoder utilizes a pre-trained BERT as initialization. The uses of M3D-CLIP:

近日,北京智源人工智能研究院 (BAAI)的研究团队推出了一个名为M3D的开创性项目,这是首个针对3D医学分析的多模态大语言模型系列工作,为该领域带来了新的突破与机遇。 M3D项目包含三个核心组成部分: M3D-Data: 目前最大规模的开源3D医学数据集,包含12万对图像-文本配对数据和66.2万对指令-响应数据。 M3D-LaMed: 多功能的多模态模型,采用M3D-CLIP预训练的视觉编码器,能够执行图像-文本检索、报告生成、视觉问答、定位和分割等多种任务。 M3D-Bench: 最全 …

M3D是首个针对3D医学分析的多模态大语言模型系列。项目包含最大规模开源3D医学数据集M3D-Data、多任务能力模型M3D-LaMed和全面评估基准M3D-Bench。M3D在图像-文本检索、报告生成、视觉问答、定位和分割等任务中表现优异，为3D医学图像分析领域提供了新的研究方向。

2024年6月21日 · M3D-Data共包括4个子数据集，分别为M3D-Cap （图文对）, M3D-VQA（视觉问答对）, M3D-RefSeg（推理分割）和M3D-Seg（整合25个3D分割数据集）。 M3D-VQA 数据集分布。

2024年6月20日 · M3D-Data 是目前最大的 3D 医学图像数据集，包括 M3D-Cap (120K 3D 图文对), M3D-VQA (510K 问答对)，M3D-Seg（150K 3D Mask），M3D-RefSeg (3K 推理分割)共四个子数据集。 M3D-LaMed 是目前最多功能的 3D 医学多模态大模型，能够解决文本（疾病诊断、图像检索、视觉问答、报告生成等），定位（目标检测、视觉定位等）和分割（语义分割、指代分割、推理分割等）三类医学分析任务。 M3D-Bench 能够全面和自动评估 8 种任务，涵盖文本、定位 …

This dataset supports not only traditional semantic segmentation tasks but also text-based segmentation tasks. For detailed methods, please refer to SegVol and M3D. As a general segmentation dataset, we provide a convenient, unified, and structured dataset organization that allows for the uniform integration of more public and private datasets ...

2024年9月14日 · M3D 是一个开源项目，致力于推进 3D 医学图像分析的多模态大规模语言模型。 该项目包括以下几个部分： M3D-Data：最大的开源 3D 医学数据集，包含 120K 图像-文本对和 662K 指令-响应对。 M3D-LaMed：具有 M3D-CLIP 预训练视觉编码器的多模态模型，能够执行图像-文本检索、报告生成、视觉问答、定位和分割等任务。 M3D-Bench：最全面的自动评估基准，涵盖 8 项任务。 2. 项目快速启动. 图像的形状需要处理为 1x32x256x256，可能需要调整大 …

Create and reconstruct 3D face avatars from images or video footage, with our 4D Face Model, built from high-resolution 3D face scans. Use our technology to deliver tomorrow’s applications in health care, robotics, automotive safety, AR/VR, games and entertainment, marketing research, or whatever your domain might be.