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STS MICCAI 2023 挑战赛：基于半监督的二维和三维牙齿分割大挑战
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原文中文，约200字，阅读约需1分钟。
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内容提要
牙位表示在治疗中非常重要。预训练的SAM和3D-U-SAM网络解决了样本稀缺问题，并提高了细节保留能力。消融实验和对比实验证明了该方法的有效性。
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关键要点
- 准确的牙位表示在治疗中非常重要。
- 预训练的SAM和3D-U-SAM网络解决了样本稀缺问题。
- 该方法通过削减逼近方法和U-Net参考的跳跃连接提高了细节保留能力。
- 消融实验和对比实验证明了该方法的有效性。
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