该论文聚焦于无源域自适应（SF-UDA）在眼底图像分割中的应用，提出了一种基于上下文感知的伪标签优化（CPR）框架，有效解决了源数据不可用时模型在目标域上的性能下降问题，尤其针对视杯和视盘分割这一青光眼筛查关键任务。

本文提出了一种创新方法DFG，将Segment Anything Model（SAM）引入无源源域自适应（SFDA）医学图像分割任务。通过双特征引导（目标模型和MedSAM特征）的自动提示搜索框架，解决了传统SFDA方法伪标签不准确和SAM需人工交互的问题。实验表明，DFG在跨模态腹部MRI/CT分割和前列腺MRI分割任务中，Dice系数显著优于现有方法（如腹部CT→MRI任务达84.9%）。该方

本文提出一种基于多图匹配的测试时领域泛化框架（TTDG），用于解决医学图像分割中的领域偏移问题。该方法通过构建图结构并引入宇宙嵌入实现多图匹配，利用形态学先验知识提升模型泛化能力。在视网膜和息肉分割数据集上的实验表明，该方法在多源和单源领域泛化任务中均优于现有方法，平均DSC最高提升19.09%。关键创新在于将循环一致性约束融入图匹配过程，有效捕获全局结构信息，并在测试时无需目标域标签即可快速适应

本文提出了一种基于SAM（Segment Anything Model）的IPLC框架，用于解决医学图像分割中的无源域适应（SFDA）问题。针对现有SFDA方法存在监督不足和伪标签噪声的挑战，IPLC框架通过多次随机采样和熵权重估计生成鲁棒伪标签，结合平均负曲率最小化实现平滑分割，并采用迭代修正学习策略逐步优化模型。在M&MS心脏MRI数据集上的实验表明，该方法在四个不同扫描仪域上均显著优

本文提出SRPL-SFDA方法，解决医学图像分割中的无源源域自适应问题。通过测试时三分支强度增强(T3IE)生成兼容SAM的伪标签，利用多SAM输出一致性(CMSO)筛选可靠区域，并设计可靠性感知训练损失(RPSR)区分监督。在前列腺和胎儿脑MRI数据集上，Dice系数分别提升4.95%和1.69%，接近全监督性能。创新性地利用SAM的零样本能力优化伪标签，无需微调或源域数据，具有模型无关性。未来

提出了一种新的评估伪标签可靠性的方法——Chebyshev置信度。设计了两种基于Chebyshev置信度的去噪方法，能够有效去除伪标签中的噪声。引入了教师-学生联合训练方案，通过迭代改进伪标签的质量，提高了模型的适应性。在多种医学图像分割任务中验证了该框架的有效性，证明了其优于现有方法。

其中包含两个主要部分：条件分支（黄色部分）和分割分支（粉色部分）。这个框架利用支持集（Support Set）中的图像来指导和调整查询图像的分割过程。使用支持集（含k张已标注图像）指导模型对查询图像进行新类别分割。少样本分割致力于用极少量标注样本识别新类别。

输入样例212输出样例27二维平面问题大部分都可以套用公式y(平面数）=ax2+bx+c(x为直线个数）带入三个点求出a,b,c得到公式~此题我带入的x是2，3，4 ：4a+2b+c=7;9a+3b+c=16;16a+4b+c=29；求出a=2,b=-1;c=1;即公式y=2x2-x+1.#include<iostream>#include<algorithm>using