在医学研究领域，图像分割一直是临床研究人员开展涉及生物医学图像新研究的首要步骤之一。无论是确定大脑海马体如何随患者年龄变化而改变大小，还是追踪肿瘤发展，研究人员首先需要在一系列扫描图像中勾勒出每个感兴趣区域的轮廓。然而，对于许多结构和图像类型而言，这一过程往往是手动进行的，极其耗时，尤其是当所研究的区域难以精确界定时。
传统医学图像分割的挑战
医学图像分割，也称为感兴趣区域标注，是临床研究中的基础性工作。以大脑研究为例，科学家需要在一系列脑扫描图像中精确勾勒出海马体的轮廓，才能分析其随年龄变化的规律。这种手动分割过程不仅耗时，而且需要高度的专业知识和专注力。
传统的医学图像分割方法主要有两种：
交互式分割：研究人员将图像输入AI系统，通过界面标记感兴趣区域，模型基于这些交互预测分割结果。这种方法虽然直观，但需要对每张新图像重复相同的工作流程。
任务特定AI模型：研究人员手动分割数百张图像创建数据集，然后训练机器学习模型来自动分割新图像。这种方法需要从零开始为每个新任务构建复杂的机器学习流程，且无法纠正模型错误。
这两种方法都存在明显局限性：要么效率低下，要么技术门槛高，难以被不具备机器学习专长的临床研究人员使用。
MultiverSeg：突破性的AI解决方案
为解决这些挑战，MIT研究人员开发了一种基于人工智能的系统——MultiverSeg，使研究人员能够通过点击、涂鸦和绘制框等方式快速分割新的生物医学成像数据集。这一创新模型利用这些交互来预测分割结果，随着用户标记更多图像，所需的交互次数逐渐减少，最终降至零。此时，模型无需用户输入即可准确分割每张新图像。
核心创新与技术优势
MultiverSeg的架构经过特殊设计，能够利用已分割图像的信息进行新预测。与其他医学图像分割模型不同，该系统允许用户分割整个数据集而无需对每张图像重复工作。此外，该交互式工具不需要预分割的图像数据集进行训练，因此用户无需机器学习专业知识或大量计算资源即可使用系统进行新的分割任务。
"许多科学家可能每天只有时间分割几张图像用于研究，因为手动图像分割非常耗时。我们希望这个系统能够通过使临床研究人员能够开展以前因缺乏高效工具而无法进行的研究，从而推动新科学的发展，"电气工程和计算机科学研究生论文主要作者Hallee Wong表示。
工作原理与用户交互
MultiverSeg结合了现有方法的优势：它基于用户交互（如涂鸦）预测新图像的分割，同时保留已分割的图像作为上下文集供后续参考。当用户上传新图像并标记感兴趣区域时，模型会参考其上下文集中的示例进行更准确的预测，减少用户输入。
研究人员设计的模型架构可以使用任意大小的上下文集，因此用户不需要拥有特定数量的图像。这种设计使MultiverSeg具有灵活性，可适用于各种应用场景。
"在某些任务中，最终你不需要提供任何交互。如果上下文集中有足够的示例，模型可以独立准确预测分割，"Wong解释道。
性能优势与实际应用
研究人员将MultiverSeg与最先进的上下文和交互式图像分割工具进行了比较，结果显示其性能超越了所有基线模型。与其他工具不同，MultiverSeg处理每张新图像所需的用户输入更少。到第九张新图像时，它只需要用户两次点击即可生成比专门为该任务设计的模型更准确的分割。
对于某些图像类型（如X光片），用户可能只需要手动分割一两张图像，模型就变得足够准确，可以自行预测。
临床应用潜力
这一工具的长期应用前景广阔，它可能加速新治疗方法的研究，减少临床试验和医学研究的成本。此外，它还可被医生用于提高临床应用的效率，例如放射治疗规划。
"借助MultiverSeg，用户可以随时提供更多交互来优化AI预测。这仍然大大加速了整个过程，因为通常修正现有内容比从头开始更快，"Wong指出。
未来发展方向
研究人员计划与临床合作者在真实环境中测试这一工具，并根据用户反馈进行改进。他们还希望使MultiverSeg能够分割三维生物医学图像，进一步扩展其应用范围。
这项研究得到了Quanta Computer, Inc.和美国国立卫生研究院的部分支持，马萨诸塞州生命科学中心提供了硬件支持。相关论文《MultiverSeg: Scalable Interactive Segmentation of Biomedical Imaging Datasets with In-Context Guidance》将在国际计算机视觉会议上发表。
对医学研究的深远影响
MultiverSeg的出现代表了医学图像处理领域的重要突破。通过大幅减少手动分割图像所需的时间，这一工具使研究人员能够处理更大规模的数据集，从而可能发现以前因数据限制而无法察觉的模式和关联。
在临床环境中，这种加速的图像分析可以带来更快的诊断和治疗方案制定，最终改善患者预后。例如，在肿瘤研究中，研究人员可以更快速地分析大量扫描图像，精确测量肿瘤大小变化，评估治疗反应。
对于资源有限的医疗机构，MultiverSeg提供了一种无需大量计算资源或专业AI知识的解决方案，使更多医疗机构能够利用先进的图像分析技术。
技术细节与实现
MultiverSeg的核心创新在于其独特的架构设计，该架构能够有效利用上下文信息进行预测。模型经过精心设计和训练，基于多样化的生物医学成像数据集，确保能够根据用户输入逐步提高预测准确性。
与传统的机器学习模型不同，用户无需重新训练或定制模型以适应其数据。要使用MultiverSeg进行新任务，只需上传新的医学图像并开始标记即可。这种即用型特性大大降低了技术门槛，使非AI专家的临床研究人员能够轻松应用这一先进工具。
MultiverSeg系统界面示例，研究人员可以通过简单的交互快速标记医学图像中的感兴趣区域
结论：开启医学研究新篇章
MIT开发的MultiverSeg系统代表了医学图像分析领域的重大进步。通过结合交互式学习和上下文指导，这一工具不仅提高了研究效率，还降低了技术门槛，使更多临床研究人员能够利用先进的AI技术加速他们的工作。
随着该工具在真实临床环境中的应用和不断完善，我们有理由期待它在医学研究领域产生更深远的影响，推动新治疗方法的发展，改善患者护理，并最终为人类健康做出贡献。这种AI辅助的图像分析技术将成为现代医学研究中不可或缺的工具，为科学家们提供更强大的分析能力，帮助他们解锁医学数据中隐藏的知识和洞见。
