SAMedOCT：针对视网膜 OCT 图像的 Segment Anything 模型（SAM）的调整
原文中文，约300字，阅读约需1分钟。发表于：。通过对大规模的 OCT 数据集进行综合评估，本研究探索了基于 Prompt 的 Segment Anything Model（SAM）在视网膜 OCT 扫描中的应用。我们展示了 SAM 在视网膜 OCT 扫描中作为一个强大的分割模型的效力，尽管在某些情况下仍然落后于其他成熟方法。研究结果突出了 SAM 的适应性和韧性，并展示了它作为视网膜 OCT 图像分析中有价值的工具，并为该领域的进一步发展铺平了道路。
本研究评估了大规模的OCT数据集，探索了基于Prompt的Segment Anything Model（SAM）在视网膜OCT扫描中的应用。研究结果显示SAM作为一个强大的分割模型，在视网膜OCT扫描中表现出适应性和韧性，并为该领域的进一步发展铺平了道路。
