本研究提出HU-MCD方法，克服了传统可解释人工智能在多维概念发现中的局限性。通过Segment Anything Model和CNN输入掩码技术，显著提升了概念的可理解性和解释一致性，实验结果表明其解释更加精准可靠，具有实际应用潜力。

本研究提出了一种高效的3D数据分割与标注框架，旨在解决美国军队建模与仿真中高质量注释稀缺的问题。该框架结合了Grounding DINO和Segment Anything Model，显著提升了3D数据的标注效率和可视化效果。

本文评估了基于Segment Anything Model (SAM)的医学图像分割能力，发现其在CT数据上表现良好，但在结构性目标上存在局限。通过适当提示，SAM的性能显著提升。研究还提出了新模型和方法，展示了在肿瘤分割和病理学任务中的潜力。

本文介绍了基于Segment Anything Model (SAM)的医学图像分割方法，包括all-in-SAM流程、SSM-SAM框架和SAMDA模型。这些方法通过减少对手动提示的依赖，提高了分割性能，尤其在少样本和低光照条件下表现优越，推动了生物医学图像处理的发展。

这篇论文探讨了Segment Anything Model（SAM）在图像分割中的应用及未来发展。SAM是首个通用基础模型，能够进行零-shot图像分割，但在医学图像分割方面仍面临挑战。研究表明，结合手动标注和领域知识可以提升模型性能。此外，论文还介绍了SAM2在视频分割中的应用，展示了其在不同场景下的表现差异及改进建议。

本文评估了基于Segment Anything Model (SAM)的医学图像分割能力，结果表明SAM在CT数据上表现良好，适合半自动分割。研究提出了AutoSAM Adapter和MaskSAM等多种改进方法，显著提升了3D医学图像分割性能，并提出了不确定性引导的自动多提示适应框架MedSAM-U，以进一步提高分割准确性。

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。

本文评估了Segment Anything Model（SAM）在医学图像分割中的应用，发现其性能受任务和数据集影响。尽管SAM在医学图像分割上表现不佳，但可用于改进现有模型。研究提出了SA-Med2D-20M数据集，包含460万张2D医学图像和1970万个掩膜，旨在推动医学人工智能的发展。未来研究将继续探索SAM在医学图像分割中的有效性和应用。

本文提出了一种针对医学视觉应用的自我提示方法，优化了Segment Anything Model（SAM）的性能。通过新的提示优化技术和微调方法，研究在多个数据集上显著提升了分割效果，尤其在少样本情况下表现优异，减少了对专家提示的依赖，提高了模型的适用性和分割质量。

该文介绍了Meta AI Research开发的Segment Anything Model（SAM）及其后续版本SAM 2。研究表明，SAM在图像和视频分割中表现优异，尤其在手术视频和高分辨率图像处理方面。SAM 2通过新的评估方法和用户交互数据引擎显著提高了分割准确性和效率，展示了其在计算机视觉领域的重要性和广泛应用潜力。

该研究使用Segment Anything Model (SAM)对葡萄簇图像进行对象分割，生成了超过150,000个葡萄浆果掩码。SAM在2D簇图像中识别个体浆果的准确性高。簇图像拍摄角度对浆果计数和架构有重要影响，提出了计算与簇架构和紧密度相关的复杂特征的方法。讨论了将SAM整合到葡萄园图像处理流程中的潜力。

本研究提出了一种创新方法，将Segment Anything Model（SAM）与投票网络相结合，用于多模态脑胶质瘤分割，并通过使用边界框指导提示（SAMBA）来适应非洲数据集的复杂性。该方法在脑肿瘤分割上取得了令人信服的结果，有潜力在资源有限的环境中深远影响临床实践。

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。

研究比较了Segment Anything Model (SAM)和Segment Anything Model 2 (SAM 2)在医学图像分割方面的性能。结果显示，虽然SAM 2在某些情况下稍好，但总体而言，SAM 2并没有超过SAM。

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。

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。

MeshSegmenter是一个用于零样本3D语义分割的框架，通过将2D分割模型的能力扩展到3D网格，实现准确的3D分割。它利用Segment Anything Model模型从渲染的3D形状图像中分割目标区域，并借助预训练的稳定扩散模型从3D形状中生成带纹理的图像，以辅助分割。通过从不同视角渲染2D图像并对带纹理和无纹理的图像进行分割，最后采用多视角投票方案将2D分割结果和置信度得分整合到3D网格中，确保分割结果的3D一致性并消除特定视角的不准确性。MeshSegmenter在3D零样本分割领域具有潜力。

本研究探索了在众包环境下使用Segment Anything Model (SAM)为3D DL分割模型培育稀疏标注的潜力。结果显示，尽管SAM生成的标注与地面实况标注相比具有较高的平均Dice得分，但在SAM生成的标注上训练的nnU-Net模型表现明显差于在地面实况标注上训练的nnU-Net模型。

该算法使用Segment Anything Model（SAM）对2D点或盒子提示进行实例分割，实现从2D掩码预测3D形状。实验结果表明，SLF自动标注器在生成边界框标注方面表现出高质量，达到近90%的IoU。此外，该自动标注器还有希望在详细形状预测方面提供潜在的替代方法。