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标签：SAM×
6月23日
10:52
10:52arXiv cs.AI@Hongqiao Dong, Wenhao Chi, Ruobing Liang, Xiaokui Yang, Wenhua Liang, Peng Hou, Wenjun Pu, Yipeng Zhao, Ping Chen, Haiping Liu, Jianxing He, Bo Liu
Hi-Seg是一种基于SAM的人机循环分割框架，用于肺结节CT图像分割。研究使用了来自12个中心1179名患者的胸部CT扫描进行外部验证。所有标注者组平均Dice得分接近85%，优于5个最先进的深度学习模型（10-22%）和13个SAM变体（1-29%）。经过短期训练的非医学标注者达到了与初级医学生相当的性能。该工作表明人机循环分割可减少临床医生工作量并实现可扩展的众包标注。
论文SAMHi-Seg肺结节分割人机协作医学影像
推荐理由：这篇论文用SAM加人工迭代的方法做肺结节分割，Dice近85%，比13种SAM变体都强，非医学人员培训后也能干医学标注的活。
原文
6月16日
20:46
11:45
11:45arXiv cs.AI@Aniq Ahmad, Heather Bedle, Ahmad Mustafa
本文提出一个零样本框架，将Segment Anything Model (SAM)用于地震解释，无需微调。框架包括两个组件：1) 根据地质目标对齐地震属性与可视化（如色图）；2) 混合提示策略，结合稀疏用户定义点提示与SAM内部特征激活生成的稠密掩码提示。在多个地质目标、数据集和提示配置下评估，发现地质目标感知的属性选择与混合提示可提升边界描绘和分割精度。结果表明，零样本SAM能达到有竞争力的分割性能，减少对标注数据的依赖。
论文SAM地震解释零样本提示工程分割
推荐理由：这篇论文教你如何在不微调的情况下用SAM做地震图分割，用混合提示和属性选择就能提升效果，挺实用的。
原文
6月12日
12:57
6月11日
15:28
15:23
15:07