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SAM SAM 2 在 3D Slicer 中：用于医学图像注释的 SegmentWithSAM 扩展
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原文中文，约200字，阅读约需1分钟。
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内容提要
本研究通过使用通用的提示式分割算法SAM 2适应于3D医学图像注释，并通过3D Slicer软件提供了实现，解决了3D医学数据注释耗时且需要专业技术的难题。该扩展可提高医学图像的注释效率，具有重要的应用潜力。
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关键要点
- 本研究解决了3D医学数据注释耗时且需要专业技术的问题。
- 使用通用的提示式分割算法SAM 2适应于3D医学图像注释。
- 通过3D Slicer软件实现该算法，用户可以在2D切片上放置点提示。
- 生成注释掩模并在整个体积中传播这些注释。
- 该扩展可提高医学图像的注释效率，具有重要的应用潜力。
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