針對現有醫學影像分割模型在處理真實世界數據時面臨的挑戰，本文提出了一種名為 KA$^2$ER 的知識自適應專家融合框架，該框架結合了基礎模型的泛化能力和專家模型的特定領域知識，以提高醫學影像分割的準確性和效率。
本文介紹了一個名為 CTSpine1K 的大型脊椎電腦斷層掃描資料集，該資料集旨在促進脊椎相關影像分析任務的研究，特別是脊椎分割。
