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PASS：在医学图像分割中进行风格和语义形状适应的测试时间提示
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原文英文，约100词，阅读约需1分钟。
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内容提要
在医学影像中，传统分割方法处理肿瘤时有局限。提出的双提示模式结合视觉和文本提示，创新模型CAT通过3D图像生成解剖提示，并改进分割效果。CAT在多个CT数据集上表现优异，特别是在肿瘤分割中，验证了多模式提示的潜力。
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关键要点
- 传统分割方法在处理肿瘤时存在局限性，尤其在形状、大小和外观的变异上。
- 提出了一种双提示模式，结合视觉和文本提示的优势来分割器官和肿瘤。
- 创新模型CAT通过3D裁剪图像生成解剖提示，并与文本提示配合使用。
- 模型采用基于查询的设计，提示查询有助于掩模预测的分割查询。
- 实现了ShareRefiner以协调两种类型的提示，改进分割和提示查询。
- CAT在10个公共CT数据集上训练，展现出卓越的分割性能。
- 在内部数据集上的验证显示CAT在多个癌症阶段分割肿瘤的显著能力。
- 该方法验证了协调多模式提示在医学复杂场景中的潜力。
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