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Exploiting the Segment Anything Model (SAM) for Lung Segmentation in Chest X-ray Images
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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
本研究利用Segment Anything Model（SAM）对胸部X光图像进行肺部分割。通过迁移学习和微调，显著提升了肺部分割性能，评估结果与U-Net等先进神经网络相当，显示出重要的临床应用潜力。
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关键要点
- 本研究利用Segment Anything Model（SAM）对胸部X光图像进行肺部分割。
- 通过迁移学习和微调，显著提升了肺部分割性能。
- 评估结果显示，改进后的模型在性能指标上与U-Net等先进神经网络相当。
- 该研究显示出重要的临床应用潜力。
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