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MaskSAM：面向医学图像分割的自动提示 SAM 与掩码分类
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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
MaskSAM是一种新型的无需提示的医学图像分割框架，通过与SAM中的图像编码器结合设计了一个提示生成器，解决了额外提示的要求。利用3D深度卷积适配器和3D深度MLP适配器使预训练的2D SAM模型适应3D医学图像。在AMOS2022上，MaskSAM的性能达到了最先进水平，Dice系数为90.52%，相比nnUNet提高了2.7%。在ACDC和Synapse数据集上，MaskSAM的性能分别超过了nnUNet 1.7%和1.0%。
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关键要点
- MaskSAM是一种新型的医学图像分割框架，无需提示。
- MaskSAM结合了SAM中的图像编码器和提示生成器，生成辅助分类器令牌、辅助二进制掩模和辅助边界框。
- 使用3D深度卷积适配器和3D深度MLP适配器，使预训练的2D SAM模型适应3D医学图像。
- 在AMOS2022上，MaskSAM的Dice系数达到了90.52%，相比nnUNet提高了2.7%。
- 在ACDC和Synapse数据集上，MaskSAM的性能分别超过了nnUNet 1.7%和1.0%。
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