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改善即时任何帧的部分：医学图像分割的辅助在线学习和自适应融合
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原文中文，约400字，阅读约需1分钟。
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内容提要
Segment Anything Model (SAM)推动了生物医学影像分析领域的进展，但仍存在不足。研究者对SAM的创新技术和医学影像中的应用进行了深入研究。
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关键要点
- Segment Anything Model (SAM) 推动了生物医学影像分析领域的进展。
- SAM 最初为通用计算机视觉开发，但在医学图像处理领域迅速应用。
- 综述聚焦于 2023 年 4 月 1 日至 9 月 30 日的首次出版后六个月。
- 研究 SAM 在解决长期临床挑战方面的改进和整合，分析了 33 个开放数据集。
- 尽管 SAM 在许多应用中表现优异，但在颈动脉、肾上腺、视神经和下颌骨的分割方面仍存在不足。
- 调查深入研究了 SAM 的创新技术及其在医学影像场景中的有效转化和应用。
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