Meta AI推出的Segment Anything Model (SAM)，能够一键从图像中分割任意对象。此AI模型具备零样本泛化能力，可处理未知对象和图像，适用于视频追踪、图像编辑等多种应用场景。

SAMed是一种基于Segment Anything Model的医学图像分割方法，通过低秩适应微调策略优化SAM模型。在Synapse多器官分割数据集上，SAMed达到81.88 DSC和20.64 HD的性能。由于仅更新部分参数，SAMed具有低部署和存储成本的优势。研究团队还推出了性能更高的SAMed_h版本，为医学影像分析提供了新的解决方案。