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VesselSAM：利用SAM和Atrous Attention进行主动脉血管分割的低秩适应
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原文中文，约300字，阅读约需1分钟。
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内容提要
本研究提出VesselSAM模型，结合Atrous Attention和低秩适应技术（LoRA），有效提高主动脉血管分割精度，DSC分数达到93.50%，且计算开销低。
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关键要点
- 本研究旨在解决主动脉血管分割中的精度不足问题。
- 提出的VesselSAM模型结合Atrous Attention和低秩适应技术（LoRA）。
- VesselSAM显著提高分割性能，能够捕捉多尺度的上下文信息。
- 模型计算开销低，适合临床应用。
- VesselSAM在多个医疗中心的测试中表现出色，总体DSC分数达93.50%。
- 为临床环境下的主动脉血管分割提供了新的解决方案。
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