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SAMIHS：颅内出血分割中的段落任意模型的自适应性
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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
评估了Segment Anything Model (SAM)在组织病理学数据的零样本和微调场景下的性能，发现SAM在分割性能上相对较弱，但在推理时间和泛化能力方面相对较强。对SAM解码器进行修改，提高了交互式组织学图像分割的效果。
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关键要点
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评估了Segment Anything Model (SAM)在组织病理学数据的性能。
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SAM在分割性能上相对较弱。
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SAM在推理时间和泛化能力方面相对较强。
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对SAM解码器进行了修改以提高局部细化能力。
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修改后的SAM在交互式组织学图像分割中表现有效。
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