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SegVol

突破性的通用交互式三维医学影像分割模型

SegVol是一个创新的通用交互式三维医学影像分割模型,支持点、框和文本提示输入。该模型在96,000个CT扫描数据集上训练,可分割超过200个解剖类别。SegVol开源了推理代码、训练代码、模型参数以及预训练的ViT参数。通过内部和外部验证,SegVol展现出优秀的分割性能,为医学影像分析提供了新的解决方案。

UniSeg - 多模态3D医学图像通用分割模型
GithubMICCAI 2023UniSeg分割模型医学图像多器官分割开源项目
UniSeg是一个基于提示驱动的通用分割模型,可对多模态、多领域的3D医学图像进行多器官、肿瘤和椎骨分割。作为强大的分割模型和特征学习器,UniSeg提供完整代码实现、预训练模型及详细使用说明。项目涵盖数据准备、预处理、训练和测试等步骤。在MICCAI SegRap 2023比赛中,UniSeg在两项任务中均获得第二名,展现了其在医学图像分割领域的出色表现。
LViT - 结合语言和视觉Transformer的医学图像分割技术
GithubLViTVision Transformer医学图像分割开源项目数据集深度学习
LViT是一种创新的医学图像分割方法,融合了语言信息和视觉Transformer。该技术在QaTa-COV19、MosMedData+和MoNuSeg等多个数据集上展现出优异性能,大幅提升了分割精度。项目包含完整代码实现、数据准备指南、训练评估流程及详细实验结果。除常规任务外,LViT在结肠息肉和食管CT等特定领域分割中也表现出色。
TotalSegmentator - 全身器官自动分割工具适用于CT和MR影像
CT图像分割GithubMR图像分割TotalSegmentator医学影像开源项目深度学习
TotalSegmentator是一款自动分割CT和MR图像中主要解剖结构的开源工具。基于大规模数据集训练,可在不同设备和协议的医学影像上实现稳健分割,支持117个CT类别和56个MR类别。工具提供多种子任务,如肺血管、体表和脑出血等特定器官分割。支持命令行和Python API调用,可在CPU或GPU上运行,并提供Docker容器部署。
SAT - 突破性医学图像分割模型,支持多模态多区域文本提示
GithubSAT医学图像分割多模态开源项目文本提示通用分割模型
SAT是一个基于72个公共3D医学分割数据集构建的通用医学图像分割模型。它通过文本提示可分割MR、CT、PET三种模态和8个人体区域的497个类别。相比传统专家模型,SAT在效率和性能上都有所提升。项目开源了完整代码、预训练模型和数据集,为医学图像分析和AI研究提供了新的工具和资源。
Pytorch-Medical-Segmentation - 基于PyTorch的医学图像分割框架 支持2D和3D多模态分析
GithubPytorch医学图像分割开源项目深度学习神经网络
Pytorch-Medical-Segmentation是一个开源医学图像分割框架,支持2D和3D多模态分析。该项目集成多种先进算法,兼容主流医学影像格式,提供灵活配置选项。内置训练推理流程和评估指标,便于研究人员和开发者快速实现各类医学图像分割任务。
SOTA-MedSeg - 医学图像分割前沿挑战与顶级方法概览
GithubMICCAIU-Net医学图像分割开源项目挑战赛深度学习
SOTA-MedSeg项目汇总了医学图像分割领域的前沿挑战和顶级方法。涵盖头部、颈部、心脏和腹部等多个身体部位的分割任务,包括脑肿瘤、主动脉瘤和肾脏肿瘤等疾病。项目列出各大挑战赛的最佳方法及性能指标,提供相关论文和代码链接,是了解医学图像分割最新进展的综合资源。
SAM-Med2D - 医学图像分割新突破 SAM-Med2D模型
GithubSAM-Med2D医学图像分割开源项目数据集模型训练模型评估
SAM-Med2D是基于Segment Anything Model的医学图像分割模型,在包含4.6M图像和19.7M掩码的大规模数据集上进行微调。该项目涵盖10种医学数据模态、4种解剖结构和病变,以及31个主要人体器官。SAM-Med2D在多个测试集上表现优秀,尤其在点提示和边界框提示方面效果显著,为医学图像分割领域提供了新的解决方案。
MedSegDiff - 创新医学图像分割框架
GithubMedSegDiff人工智能医学图像分割开源项目扩散模型深度学习
MedSegDiff是一个创新的医学图像分割框架,基于扩散概率模型(DPM)。该方法通过添加高斯噪声并学习逆向去噪过程来实现分割。利用原始图像作为条件,MedSegDiff从随机噪声生成多个分割图,并进行集成获得最终结果。这种方法能够捕捉医学图像中的不确定性,在多个基准测试中表现优异。MedSegDiff支持多种医学图像分割任务,包括皮肤黑色素瘤和脑肿瘤分割等,并提供详细使用说明和示例。
M3D - 推动3D医学图像分析的多模态大语言模型
3D医学图像分析AI医疗GithubM3D医学数据集多模态大语言模型开源项目
M3D是首个针对3D医学分析的多模态大语言模型系列。项目包含最大规模开源3D医学数据集M3D-Data、多任务能力模型M3D-LaMed和全面评估基准M3D-Bench。M3D在图像-文本检索、报告生成、视觉问答、定位和分割等任务中表现优异,为3D医学图像分析领域提供了新的研究方向。
SynthSeg - 通用深度学习脑部MRI分割工具 适用多种对比度和分辨率
SynthSeg深度学习脑部扫描分割
SynthSeg是一种深度学习脑部MRI分割工具,可处理不同对比度和分辨率的扫描。无需重新训练即可适用于各年龄段和健康状况的人群,可处理预处理或未预处理的扫描,并能应对白质病变。SynthSeg 2.0版本增加了皮层分区、自动质量控制和颅内容积估计功能,提高了其在分析大规模异质临床脑MRI数据集中的实用性。
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