- 医療画像セグメンテーションは臨床・研究で重要だが，既存の深層学習はタスク特化型で新規条件への適応にラベル付きデータが必要となりコストがかかるため，汎用的なセグメンテーションを目指すファウンデーションモデル，特にSegment Anything Model（SAM）を医療画像に適用する改善法を検討した。
医用画像セグメンテーションにおけるSAM微調整の比較と性能改善
AIによる要点抽出
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