SAM-UNet：提升SAM在通用医学图像上的零样本分割能力
原文中文，约300字，阅读约需1分钟。发表于：。本研究解决了现有SAM在医学图像分割领域表现不佳的问题，提出了一种新型基础模型SAM-UNet，通过将U-Net集成到原始SAM中，充分利用卷积的上下文建模能力。实验结果表明，SAM-UNet在零样本分割实验中显著超越了之前的大型医学SAM模型，并有效减轻了未见模式下的性能下降，展示出其高效性和可扩展性。
生物医学影像分析领域的进展主要受到Segment Anything Model (SAM)的推动。该综述研究了SAM在解决临床挑战方面的改进和整合，并关注了33个开放数据集。调查深入研究了SAM的创新技术和在医学影像场景中的应用。
