本文评估了Segment Anything Model (SAM)在医学图像分割中的应用，结果表明其在CT数据上表现良好，适合半自动分割。研究提出结合领域知识的半监督学习方法，显著提升了乳腺癌等病变的分割效果，尽管在多模态数据集上的表现一般，但为医学图像分析提供了重要指导。