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任何时间,任何地点,任何人:研究团队分割模型用于众包医学图像注释的可行性
在医学图像分割中,为培育标注注释集需要领域专业知识的劳动密集型和耗时的任务,而导致深度学习模型的狭隘性和有限的转化效力。本研究探索了 Segment Anything Model (SAM) 在众包环境下为 3D DL 分割模型培育稀疏标注
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4 months ago
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