使,

Takashi Nagaoka1

  • 1Department of Computational Systems Biology, Faculty of Biology-Oriented Science and Technology, Kindai University, Kinokawa, Wakayama, Japan.

概括

一个新的SAM增强的YOLO框架通过将YOLO本地化与SAM细分相结合,改善AI驱动的皮肤病变细分. 这种方法提供了一个可扩展,资源高效的解决方案,优于传统技术和独立的SAM,以获得更好的诊断准确性.