تم إصدار مجموعة البيانات هذه بواسطة فريق بحثي من معهد ماساتشوستس للتكنولوجيا في عام 2024. والورقة ذات الصلة هي "ScribblePrompt: تقسيم تفاعلي سريع ومرن لأي صورة طبية حيوية"، وقد تم قبولها من قبل ECCV24.

تتكون مجموعة البيانات من خربشات مكتوبة بخط اليد جمعها فريق البحث من 3 معلقين لـ 14 مهمة تقسيم من 14 مجموعة بيانات مختلفة مفتوحة المصدر لتقسيم الصور الطبية الحيوية. يحتوي MedScribble على إجمالي 64 زوجًا من تقسيمات الصور ثنائية الأبعاد، يحتوي كل منها على 3 مجموعات من التعليقات التوضيحية.

بالنسبة لكل مهمة تقسيم (أي مجموعة البيانات/التسمية)، تم عرض 5 أمثلة تدريبية مع تقسيمات حقيقية على المعلقين وتم توجيههم لرسم خطوط موجبة وسالبة على صور جديدة للإشارة إلى مناطق الاهتمام.

يقوم المعلقون برسم رسومات الجرافيتي في تطبيق الويب Gradio. استخدم المعلقون 1 و2 أجهزة iPad مع أقلام، بينما استخدم المعلق 3 لوحة التتبع الخاصة بالكمبيوتر المحمول لرسم الرسومات.

تم تعبئة جميع الصور لتكون مربعة (مليئة بالأصفار) قبل تغيير حجمها إلى 256 × 256 وإعادة قياسها إلى النطاق [0،1]. بالنسبة لمجموعات البيانات ثلاثية الأبعاد، اختار فريق البحث الشريحة الوسطى (midslice) أو الشريحة ذات أكبر مساحة تسمية (maxslice) كما هو موضح في اسم المجلد.

تفسير ورقة HyperAI Super Neural:تم اختياره لـ ECCV 2024! بتغطية أكثر من 54000 صورة، اقترح معهد ماساتشوستس للتكنولوجيا نموذجًا عامًا لتجزئة الصور الطبية، ScribblePrompt، والذي يتفوق على SAM"

جرب العرض التوضيحي التعليمي الآن:أداة تقسيم الصور الطبية ScribblePrompt