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首页> Scientific reports> Enhancing lung segmentation in chest X-rays via SAM with anatomical priors and boundary-aware loss.

Enhancing lung segmentation in chest X-rays via SAM with anatomical priors and boundary-aware loss.

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第一作者： Lingajan,Senthinathan
第一单位： Faculty of Computing, Sri Lanka Institute of Information Technology, Northern Uni, Jaffna, Sri Lanka.
作者： Lingajan,Senthinathan [1] ; Kajaraj,Arunthavarajah [1] ; Logathas,Tharshikan [1] ; Ravikkumar,Rajeethan [1] ; Princiha,JacobSelvakumar [1] ; Kithusshand,Raveendran [2] ; Kanagasabai,Thiruthanigesan [3]
作者单位： Faculty of Computing, Sri Lanka Institute of Information Technology, Northern Uni, Jaffna, Sri Lanka. [1] Faculty of Computing, Sri Lanka Institute of Information Technology, Malabe, Sri Lanka. [2] Faculty of Computing, Sri Lanka Institute of Information Technology, Northern Uni, Jaffna, Sri Lanka. thiruthanigesan.k@sliit.lk. [3]
关键词 Anatomical priorsAutoencoder constraintBoundary-aware lossComputer-aided diagnosisLightweight medical AILung segmentationMedical image analysisParameter-efficient fine-tuning (PEFT)Segment anything model (SAM)
DOI 10.1038/s41598-026-57878-4
PMID 42374048
发布时间 2026-06-29
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