Cet ensemble de données est le plus grand ensemble de données de segmentation d'images médicales 3D actuellement construit par une équipe de l'Université Jiao Tong de Shanghai en 2024. Il rassemble 72 ensembles de données publics, plus de 22 000 images provenant de trois modalités de CT, IRM et PET, plus de 302 000 annotations de segmentation, couvrant 497 cibles de segmentation dans 8 parties principales du corps humain, et réalise un modèle général de segmentation médicale d'images radiologiques via des invites textuelles.
Les recherches connexes sont basées surUn modèle pour les gouverner tous : vers une segmentation universelle des images médicales avec des invites textuelles" a été publié sur la plateforme académique arXiv.org.