eclipse 常用调节页面的方法

最新推荐文章于 2025-05-27 22:48:04 发布
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1，如果想把页面变成不伤眼睛的绿豆色：

菜单栏 windows–>

preferences–>

general–>

editors–>

text editors中

在Appearance color options下修改 background color为（将system default前的勾点掉）

red:204;green:232;blue:207即可

2， 如果想让代码自动提示function

1  Window > Preferences > Java > Editor > Content Assist

选中 enable auto activation

triggers for java：.abcd

3, 希望package在package explorer里面不要显示全名：

Window → Preferences → Java → Appearance. Check the "Compress all package names" checkbox and type "1." (no quotes) in the text field.

wandouprincess
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sam模型 心血管CTA
03-29
### SAM模型在心血管CTA中的实现与效果评估 SAM模型通过结合MedSAM的强大特征提取能力和VM-UNet的高效数据处理能力，在心血管CTA图像分割任务中表现出卓越性能。具体而言，SAM-VMNet架构被设计用于解决冠状动脉造影（CTA）图像中的血管分割问题[^1]。 #### 架构特点 SAM-VMNet的核心在于融合了两种技术优势：一方面继承了MedSAM出色的特征提取功能；另一方面利用了VM-UNet基于线性复杂度的状态空间建模方法，从而提升了推理效率并增强了对小样本数据集的学习能力。这种组合使得模型能够在资源受限的情况下依然保持较高的准确性。 #### 实验结果分析 实验数据显示，SAM-VMNet在CTA图像分割任务上取得了显著成果——其分割准确率达到98.32%，而敏感性更是高达99.33%。这些指标远超当前主流模型的表现水平，证明了该框架对于捕捉细微结构如毛细血管的有效性。此外，通过对不同权重配置下的插值方式进行测试发现，适当调整参数可以进一步优化MT-NET等变体网络的效果[^2]。 #### 应用价值 除了提供精准可靠的血管主干及分支描绘外，高质量的分割结果还为后续开展狭窄程度测量提供了重要依据。这不仅有助于临床医师制定个性化治疗方案，同时也推动了自动化医疗影像分析工具的发展进程。综上所述，SAM系列算法及其改进版本正逐步成为心血管疾病诊疗领域不可或缺的技术手段之一。 ```python # 示例代码展示如何加载预训练好的SAM-VMNet模型进行预测 import torch from sam_vmnet import SAM_VMNet def load_model_and_predict(image_path): model = SAM_VMNet(pretrained=True) input_image = preprocess_cta_image(image_path) # 假设有一个函数来预处理输入图片 with torch.no_grad(): output_mask = model(input_image) return postprocess_output(output_mask) # 返回最终分割掩码 ```
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