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摘要：本发明涉及一种基于SAM模型的特异性皮炎图像分割方法，包括以下步骤：S1、数据准备与预处理以实现高精度皮炎图像分割；S2、对SAM模型微调以适应特异性皮炎图像分割的特点；S3、利用训练好的SAM模型对皮炎图像数据进行皮炎病灶分割；S4、对皮炎图像分割结果进行评估和优化。有益效果是无需依赖大量标注数据，对不同类型、不同严重程度特异性皮炎图像高精度、高效率分割。
主权项：1.一种基于SAM模型的特异性皮炎图像分割方法，其特征在于包括以下步骤：S1、数据准备与预处理以实现高精度皮炎图像分割，具体的，S11、收集多样化的皮炎图像数据集，以确保SAM模型的广泛适应性；S12、将皮炎图像数据集进行精细标注，以便用于训练和验证SAM模型；S13、对皮炎图像数据预处理，以提升皮炎图像的可用性和分割效果；S2、对SAM模型微调以适应特异性皮炎图像分割的特点，具体的，S21、考虑皮炎病灶特异性特征，选择适合皮炎图像分割的SAM模型变体；S22、使用标注好的皮炎图像数据集对SAM模型进行微调，以提高SAM模型在皮炎图像分割任务中的表现；S23、对SAM模型超参数和结构进行调整，以让SAM模型更好地适应皮炎病灶特征；S3、利用训练好的SAM模型对皮炎图像数据进行皮炎病灶分割，具体的，S31、将预处理后的皮炎图像输入到微调后的SAM模型；S32、SAM模型自动从输入的皮炎图像中提取全局和局部特征；S33、利用全局和局部特征信息预测皮炎病灶区域边界，生成初步分割掩码；S34、对初步分割掩码进行后处理，以优化初步分割掩码质量清晰地描绘皮炎病灶区域，完成皮炎图像分割。
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百度查询： 上海中医药大学附属岳阳中西医结合医院 一种基于SAM模型的特异性皮炎图像分割方法
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