[논문리뷰] Medical SAM3: A Foundation Model for Universal Prompt-Driven Medical Image Segmentation본 논문은 일반 자연 이미지에 대해 강력한 성능을 보인 SAM3 와 같은 프롬프트 기반 분할 파운데이션 모델이 심각한 도메인 시프트, 특권적인 공간 프롬프트의 부재, 복잡한 해부학적 및 체적 구조 추론의 필요성으로 인해 의료 영상 분할에 직접 적용하기 어려운 문제를 해결하는 것을 목표로 합니다.#Review#Medical Image Segmentation#Foundation Models#SAM3#Fine-tuning#Prompt-driven#Domain Adaptation#Text-guided Segmentation2026년 1월 19일댓글 수 로딩 중
[논문리뷰] MedSAM3: Delving into Segment Anything with Medical Concepts의료 영상 분할 분야에서 기존 모델들의 일반화 부족과 광범위한 수동 주석 요구 사항을 해결하고, 순전히 기하학적 프롬프트에 의존하는 한계를 극복하는 것을 목표로 합니다.#Review#Medical Image Segmentation#Segment Anything Model (SAM)#Promptable Concept Segmentation (PCS)#Multimodal Large Language Models (MLLMs)#Agentic AI#Domain Adaptation#Text-guided Segmentation2025년 11월 25일댓글 수 로딩 중