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BiSeg-SAM：提高“随处可见”模型中二元分割的弱监督后处理框架
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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
本研究提出了一种弱监督的BiSeg-SAM框架，结合SAM模型与CNN模块，显著提高了息肉和皮肤病变的分割精度，实验结果优于现有技术。
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关键要点
- 本研究提出了一种弱监督的BiSeg-SAM框架。
- 该框架结合了SAM模型和CNN模块。
- 框架通过生成自动提示框和多选掩模转框技术来提升分割精度。
- 研究重点解决了医学图像分割中医师进行像素级标注的耗时和昂贵问题。
- 实验结果显示该框架在多个数据集上的表现显著优于现有技术。
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