Medical Image Segmentation: Foundation Model Adaptation versus Task-Specific Training

基础模型在大量自然图像集合上进行预训练，日益被用于医学图像分割，预期能取代为每个任务专门训练的模型。然而，大多数比较使用训练分布的数据和单一任务特定的基准，其配置很少被合理说明，因此无法提供在新临床站点上性能的充分证据。此外，仍不清楚基础模型需要多少部分进行适应，以及是什么因素决定了这一程度。