本研究使用 Segment Anything Model 在医疗图像上进行了定量和定性的零 - shot 分割实验，并发现虽然其在一般领域的图像中表现出色，但在医疗图像中存在一定的局限性，特别是在结构性目标上，而针对这些问题的数量有限的微调可以带来明显的改进。此研究表明了通用视觉基础模型在解决医疗成像中的特定任务方面的多功能性，并展现了这些模型通过微调最终可以应对获取大量不同的医学数据集和应对医学领域的复杂挑战的巨大潜力。

Apr, 2023

本文将利用基于 Segment Anything Model (SAM) 的零样本能力进行医学图像分割任务的初步评估，结果表明，SAM 可以很好地适应 CT 数据，因此有望成为半自动分割工具的推手，并且相信这种基础模型能够成为医学领域模型其他适应性研究的良好出发点。

Apr, 2023

通过实验探究 SAM 模型对 12 个不同器官、图像模式和健康情况的医学图像数据集的精确度及其在医学图像分割方向上的应用前景，发现 SAM 模型在没有重新训练医学图像时准确度没有 U-Net 和其他深度学习模型高。

Apr, 2023

SAM 是用于图像分割的第一个通用基础模型，能以自动或手动提示的方式进行零 - shot 图像分割，并在不同的自然图像分割任务中取得了令人瞩目的成绩。但在医学图像分割方面仍然存在一定挑战，SAM 在某些情况下表现出色，但需要结合手动标注才能取得更好的表现。

Apr, 2023

本文对 Segment Anything Model 在医学图像中的效果进行了评估，结果表明性能受任务和数据集影响较大，需要进一步研究来适应医学图像领域。

Apr, 2023

最近许多生物医学影像分析领域的进展主要受到 Segment Anything Model (SAM) 的推动。这项先进的技术最初是为了通用计算机视觉而开发的，但在医学图像处理领域得到了迅速应用。我们的综述聚焦于 2023 年 4 月 1 日至 9 月 30 日这段重要的首次出版后六个月的时期，我们研究了 SAM 在解决长期临床挑战方面所需的改进和整合，特别关注了我们分析的 33 个开放数据集。尽管 SAM 在许多应用中达到了或超越了最先进的性能水平，但在一些方面仍存在不足，例如对颈动脉、肾上腺、视神经和下颌骨的分割。我们的调查深入研究了 SAM 的创新技术和其在各种医学影像场景中有效转化和应用的核心概念。

Jan, 2024

SAM 在医学图像分析中应用的能力较弱，但在交互式医学图像分割领域是一个有力的注释工具。

Apr, 2023

采用模拟用户交互生成候选掩码并使用新的聚合方法输出最兼容的掩码，Simulated Interaction for Segment Anything Model (SimSAM) 在医学图像中展示出较零射击方法有着更高的分割准确性。

Jun, 2024

本研究评估了 SAM 模型在数字病理学中零次分割任务的表现，结果表明其可对大型连通对象进行显着分割，但对密集实例对象分割的性能不尽如人意。未来，来自下游病理分割任务的图像的少量微调可能有助于模型在密集对象分割方面取得更好的性能。

Apr, 2023

本研究旨在将 Meta AI 的创新图像分割模型 Segment Anything Model（SAM）应用于遥感图像分析领域，特别是处理来自不同地理背景的航空和轨道影像，实现 SAM 在遥感影像处理中的潜力。

Jun, 2023