如何利用Unet结合SAM提示框技术进行人体脊椎图像的精确分割，并通过UI界面实现交互式操作？请结合《基于Unet+SAM的高效人体脊椎图像分割技术》源码进行说明。

Unet和SAM提示框技术的结合，为医学图像的精确分割提供了一种高效的方法。首先，Unet利用其对称结构和跳跃连接能够在图像分割中捕获丰富的上下文信息和边缘细节。在此基础上，SAM作为一种辅助模型，通过用户交互式设定的边界框提供分割提示，进一步提升分割的准确性。为了更直观地展示和操作分割过程，还配备了UI界面，使得用户能够手动输入分割提示。

参考资源链接：[基于Unet+SAM的高效人体脊椎图像分割技术](https://wenku.csdn.net/doc/37y1qrxxx8?spm=1055.2569.3001.10343)

在源码实现方面，你需要首先下载并了解《基于Unet+SAM的高效人体脊椎图像分割技术》中提供的源码。源码的infer脚本会启动UI界面，用户可以通过此界面载入待分割图像，并设定边界框等交互操作。UI界面会将用户的交互信息作为提示输入到SAM中，结合Unet网络的分割功能，进行精确的图像分割。

具体到代码层面，你需要熟悉如何加载预训练的Unet模型以及如何通过UI界面接收和处理用户输入的边界框数据。然后，将这些数据作为分割提示传递给SAM模块，由SAM根据提示调整分割过程。最后，Unet网络结合这些提示执行分割，输出分割后的图像。

整个流程中，Dice系数是评估模型性能的关键指标，通过比较预测结果与真实标记的重叠程度，你可以衡量分割的准确性。根据源码测试结果，模型在验证集上的Dice系数达到了约0.9，证明了其在人体脊椎图像分割方面的高效性。

完成上述过程后，若希望深入理解Unet网络结构、SAM技术原理、Dice系数计算以及UI界面设计的更多细节，建议继续研究《基于Unet+SAM的高效人体脊椎图像分割技术》这份资源，它为你提供了全面的技术背景和实现细节，帮助你更深入地掌握这些关键技术。

参考资源链接：[基于Unet+SAM的高效人体脊椎图像分割技术](https://wenku.csdn.net/doc/37y1qrxxx8?spm=1055.2569.3001.10343)