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  1. TOOL · CL_206626 ·

    新框架利用SAM和主动学习增强医学图像分割

    研究人员开发了SUGFW+,一个旨在改进医学图像分割模型的新框架,特别是在标注数据有限的情况下。该方法利用Segment Anything Model (SAM)进行特征提取和不确定性计算,并将这些元素整合到一个基于块的全局区分表示模块中。然后,该框架采用一种带有聚类和不确定性的贪婪选择策略,以选择多样化且信息丰富的样本进行标注,这些样本随后用于SAM的不确定性提示微调过程。在四个数据集上的实验表明,SUGFW+在医学图像分割的冷启动…