BaT-SAM脑肿瘤分割框架提出

2026年10月14日，arXiv Computer Vision 刊出 Sumiaya Jannat 等作者的研究，提出 BaT-SAM 脑肿瘤分割框架。该框架面向 Segment Anything Model（SAM），通过 Conv-LoRA 向 SAM 冻结的 ViT 编码器注入局部归纳偏置，图像特征由稀疏门控的多尺度卷积专家混合处理，实现全自动脑肿瘤分割。报道称其参数高效：仅微调不到 5M 参数，不足全模型 1%。目前为该框架首次提出，尚无后续跟进报道。

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还没有足够的连续观测数据，暂不绘制趋势。