小红花·文摘

生物医学影像分析领域的进展主要受到Segment Anything Model (SAM)的推动。该综述研究了SAM在解决临床挑战方面的改进和整合，并关注了33个开放数据集。调查深入研究了SAM的创新技术和在医学影像场景中的应用。

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Segment Anything Model (SAM)推动了生物医学影像分析领域的进展。研究发现，SAM在解决临床挑战方面仍有改进空间，特别是对于颈动脉、肾上腺、视神经和下颌骨的分割。调查深入研究了SAM的创新技术和在医学影像场景中的应用。

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Segment Anything Model (SAM)推动了生物医学影像分析领域的进展，但仍存在不足。研究人员对SAM的创新技术和在医学影像中的应用进行了深入研究。

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Segment Anything Model (SAM)推动了生物医学影像分析领域的进展，但仍存在不足。研究者对SAM的创新技术和医学影像中的应用进行了深入研究。

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生物医学影像分析领域的进展主要受到Segment Anything Model (SAM)的推动。SAM在医学图像处理领域得到了广泛应用，但仍存在不足。该综述研究了SAM在解决临床挑战方面的改进和整合，并关注了33个开放数据集。调查深入研究了SAM的创新技术和在医学影像场景中的应用。

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Segment Anything Model (SAM)推动了生物医学影像分析领域的进展，但仍存在改进空间。该综述研究了SAM在解决临床挑战方面的改进和整合，并关注了33个开放数据集。调查深入研究了SAM的创新技术和在医学影像场景中的应用。

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生物医学影像分析领域近期主要受到Segment Anything Model (SAM)的推动。该综述研究了SAM在解决临床挑战方面的改进和整合，并关注了33个开放数据集。调查深入研究了SAM的创新技术和在医学影像场景中的应用。

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综述研究了生物医学影像分析领域的Segment Anything Model (SAM)的进展和应用。SAM在医学图像处理中广泛应用，但仍存在改进空间。研究关注了SAM在解决临床挑战方面的创新技术和在33个开放数据集中的应用。

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生物医学影像分析领域近期主要受到Segment Anything Model (SAM)的推动。尽管SAM在医学图像处理中广泛应用，但仍存在一些不足。调查研究了SAM的创新技术和医学影像场景中的应用。

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