K-SAM: A Prompting Method Using Pretrained U-Net to Improve Zero-Shot Performance of SAM in Lung Segmentation on Chest X-Ray Images
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内容提要
本研究提出K-SAM算法，利用预训练的U-Net模型提升SAM在胸片肺部分割中的零-shot性能。研究结果表明，自动提示选择显著提高了肺部分割的准确性，平均Dice分数达到95.5%。
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