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

本文提出了一种称为 Med SAM Adapter 的方法，它通过将医学特定领域知识与分析模型进行简单而有效的适应技术的集成，将 SAM 模型的强分割能力扩展到医学图像分割，在多种图像模态下优化 19 项医学图像分割任务，并超过各种已有的基于医学图像分割的最新技术，并与全面优化的 MedSAM 相比有不错的性能优势。

Apr, 2023

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

评估了 Segment Anything Model (SAM) 在脑肿瘤分割上的性能，发现 SAM 与目前的最先进模型之间仍存在差距。

Sep, 2023

引入了名为 MA-SAM 的适用于各种体积和视频医学数据的模态无关 SAM 适应框架，通过在图像编码器的转换器块中注入一系列的 3D 适配器，使预训练的 2D 主干从输入数据中提取第三维信息。在四个医学图像分割任务上，使用了 CT、MRI 和外科手术视频数据的 10 个公共数据集进行全面评估，结果显示，我们的方法在不使用任何提示的情况下，始终表现优于各种最先进的三维方法，在 CT 多器官分割、MRI 前列腺分割和外科手术场景分割的 Dice 指标上分别超过 nnU-Net 0.9%、2.6% 和 9.9%。在使用提示时，我们的模型也表现出强大的泛化能力，并在具有挑战性的肿瘤分割任务中表现出色。

Sep, 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

SAM 是一个通用视觉模型，虽然在医学图像分割上的分割效果不高，但其生成的掩膜、特征和稳定性分数可以用于构建和训练更好的医学图像分割模型，该论文展示了如何用 SAM 来增强常用的医学图像分割模型（例如 U-Net），两个数据集上的实验表明了我们提出方法的有效性。

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

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

基于医学图像的不确定性感知，使用 Uncertainty-aware Adapter 对 Segment Anything Model 进行有效 fine-tuning，实现了新的最先进的医学图像分割方法。

Mar, 2024