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SAM Carries the Burden: An Improved Semi-Supervised Method for Refining Pseudo Labels in Medical Segmentation
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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
本研究提出了一种改进的半监督医疗影像分割方法，利用Segment Anything Model (SAM) 生成更准确的伪标签，减少对大量注释数据的依赖。实验结果表明，该方法在儿童腕骨和牙科X光图像分割中显著提高了Dice得分，展现了其优越性。
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关键要点
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本研究提出了一种改进的半监督医疗影像分割方法，旨在减少对大量注释数据的依赖。
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该方法利用Segment Anything Model (SAM) 生成更准确的伪标签。
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实验结果显示，该方法在儿童腕骨和牙科X光图像分割中显著提高了Dice得分，展现了其优越性。
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