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基于盒子提示的点注释脑肿瘤分割方法
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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
提出了一种新型的医学图像分割方法MaskSAM，通过设计提示生成器生成辅助分类器令牌、辅助二进制掩模和辅助边界框，利用3D深度卷积适配器和3D深度MLP适配器提取3D信息并适应3D医学图像。该方法在AMOS2022上的性能达到了最先进水平，Dice系数为90.52%，超过了nnUNet 2.7%。在ACDC和Synapse数据集上，该方法分别超过了nnUNet 1.7%和1.0%。
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关键要点
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提出了一种新型医学图像分割方法MaskSAM。
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MaskSAM是一个无需提示的SAM适应框架。
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设计了提示生成器生成辅助分类器令牌、辅助二进制掩模和辅助边界框。
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利用3D深度卷积适配器和3D深度MLP适配器提取3D信息。
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该方法在AMOS2022上的Dice系数为90.52%，超过了nnUNet 2.7%。
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在ACDC和Synapse数据集上，该方法分别超过了nnUNet 1.7%和1.0%。
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