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策略以及小规模医疗数据集的局限性。本文回顾了有关VFM对医学图像序列适应的最新研究，重点介绍了域适应，模型压缩和联合学习的挑战。我们讨论了基于适配器的改进，知识蒸馏技术和多尺度上下文效果建模的最新发展，并提出了未来的方向来克服这些瓶颈。我们的分析强调了VFM的潜力以及新兴的方法（例如联合学习和模型压缩），以彻底改变医学图像分析并增强临床应用。这项工作的目的是为当前方法提供全面的概述，并建议将来研究的关键领域，以推动医学图像细分中的下一步创新。
医学图像分析中的视觉基础模型
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