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Test-time Adaptation for Foundation Medical Segmentation Model without Parametric Updates
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内容提要
本文提出了一种新方法，通过优化图像嵌入，改善基础医学分割模型在特定病变上的表现。实验结果显示，该方法在三个数据集上提升了约3%的Dice得分，同时计算复杂度减少了7倍，具有重要的应用潜力。
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关键要点
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提出了一种新方法，通过直接优化图像嵌入，改善基础医学分割模型在特定病变上的表现。
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该方法避免了传统参数更新导致的灾难性遗忘和复杂计算。
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实验结果显示，该方法在三个数据集上提升了约3%的Dice得分。
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计算复杂度减少了7倍以上，具有重要的实际应用潜力。
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