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通过知识挖掘大模型进行半监督医学图像分割
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原文中文，约300字，阅读约需1分钟。
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内容提要
本研究提出了一种知识挖掘策略，利用大型视觉模型SAM的知识，提升小型深度学习模型在医学图像分割中的性能。通过将SAM在未标注图像上的输出转化为“伪标签”，显著改善了U-Net++模型的训练效果，验证了知识挖掘的应用价值。
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关键要点
- 本研究提出了一种知识挖掘策略，旨在解决医学图像分割中标注数据稀缺的问题。
- 该策略利用大型视觉模型SAM的知识来提升小型深度学习模型的性能。
- 研究通过将SAM在未标注图像上的输出转化为“伪标签”，显著改善了U-Net++模型的训练效果。
- 验证了知识挖掘在专业模型中的潜在应用价值。
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