本文评估了Segment Anything Model（SAM）在医学图像分割中的表现，发现其零样本能力与现有技术相当，但在特定情况下仍需手动标注以提高准确性。研究表明，SAM在CT数据上表现良好，具有成为半自动分割工具的潜力。

深度学习模型在医学图像分割中应用广泛，Segment Anything Model（SAM）在某些切片表现良好，但整体效果不佳，尤其在特定器官的分割上仍需改进。尽管面临挑战，SAM的零样本能力为半自动分割工具提供了希望，未来有望推动医学影像分析的发展。