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本文使用基于 U-Net 的 nnUNetv2 和基于 SAM 的 SAM-track 构建模型，用于学习脑 MRI 图像。NnUNetv2 是医学图像分割的最佳模型。因此，我们使用 nnUNetv2 作为基础模型。NnUNetv2 使用 nii.gz 文件（脑 MRI 数据格式），并通过 5 次交叉验证进行训练。如图 2 所示，使用 nnUNetv2 学习训练集并预测测试集。在运行 SAM-track 之前，执行后向和前向方法以创建脑 MRI 图像 mp4 文件。使用脑 MRI 图像 mp4 文件和 nnUNetv2 预测的病变掩模图像作为提示执行 SAM-track 模型。SAM-track 是基于 SAM 模型的跟踪器，使用 SAM 模型的预训练权重，无需微调。此方法适用于所有脑数据格式：adc、b0 和 b1000。执行 SAM-track 时，会在帧通过时跟踪多个对象，并且仅对最初指定的对象进行后处理。此外，由于结果是 2D 图像，因此最终将其合并为 3D 以完成最终任务。
SSNet：使用...对脑部 MRI 扫描进行协同分割
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