基于改进的SAM免疫组化细胞分割算法研究

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摘要：医学领域的分割任务常需要使用专门的深度学习模型，Segment Anything Model（SAM）可实现目标对象的有效分割，而SAM在医学领域的适用性尚未得到充分探索.为进一步挖掘SAM模型在医学领域的应用潜力，本研究将免疫组化数据的点标注转为掩码标签，提出一种实用的损失函数加权组合策略，（剩余10584字）

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