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#MICCAI 2023
UniSeg: 一种通用的医学图像分割模型
2 个月前
UniSeg是一种基于提示驱动的通用医学图像分割模型,不仅能够对多种器官、肿瘤和椎骨进行分割,还是一个强大的表示学习器。本文将详细介绍UniSeg的工作原理、应用场景以及在多个数据集上的优异表现。
UniSeg
分割模型
医学图像
MICCAI 2023
多器官分割
Github
开源项目
2 个月前
相关项目
UniSeg
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。
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