在癌症诊断和免疫治疗等先进疗法中，医学影像中的每一个细节都至关重要。放射科医生和病理学家依赖这些图像来追踪肿瘤、了解其边界以及分析其与周围细胞的相互作用。这些任务需要精确识别肿瘤的存在、精确定位及在复杂的CT扫描或病理切片上绘制轮廓。然而，当前这些关键步骤——对象识别、检测和分割——通常被分开处理，限制了分析深度。现有的工具如MedSAM和SAM主要集中在分割上，忽视了将这些信息综合起来的重要性，使对象成为次要考虑。为此，我们推出了一种新的方法BiomedParse，通过将对象视为首要元素，统一对象识别、检测和分割，实现更全面的图像分析。

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