Abstract#

生物医学图像分析是医学研究的基础,包括分割,检测识别等子任务.有趣的是，BiomedParse 的训练仅需标准分割数据集。关键在于利用数据集中附带的自然语言标签或描述，并借助 GPT-4 将这些杂乱无序的文本信息与已建立的生物医学对象本体协调一致。

Introduction#

医学图像分析对于医学研究非常重要因为图片是最重要的工具.整体图像分割包含多个模块,比如分割,检测和医学对象识别.标准的图像分析方法通常将这些任务分开处理，使用专门的工具来完成各个独立任务。尽管这些方法的表现令人鼓舞，但这种分离式方法错失了跨越这些相互依赖任务进行联合学习和推理的重大机会。

比如,一些先前的图像研究分析只关注分割,而忽视了下游任务需要的重要语义信息,导致对下游任务的