SAM2-PATH：一种更好的数字病理学语义分割模型
原文中文，约400字，阅读约需1分钟。发表于：。通过设计可训练的 Kolmogorov-Arnold Networks（KAN）分类模块以及引入最大的预训练视觉编码器 UNI，本研究在 SAM2 工作流中提出了 SAM2-PATH 框架，使其具备在数字病理学中自主执行语义分割的能力，消除了人工提供的输入提示的需求，并在公开病理学数据上取得了有竞争力的结果。
Segment Anything Model (SAM)推动了生物医学影像分析领域的进展。研究发现，SAM在解决临床挑战方面仍有改进空间，特别是对于颈动脉、肾上腺、视神经和下颌骨的分割。调查深入研究了SAM的创新技术和在医学影像场景中的应用。
