このデータセットは、現在、2024 年に上海交通大学チームによって構築された最大の 3D 医療画像セグメンテーション データセットです。 72 の公開データ セット、CT、MR、PET の 3 つのモダリティからの 22,000 以上の画像、人体の 8 つの主要部分の 497 のセグメンテーション ターゲットをカバーする 302,000 以上のセグメンテーション アノテーションをまとめ、テキスト プロンプトを通じて放射線画像を実現します。 一般的な医療セグメンテーション モデル。 関連する研究は「」に基づいています。すべてを支配する 1 つのモデル: テキスト プロンプトによる医療画像のユニバーサル セグメンテーションに向けて「学術プラットフォーム arXiv.org で公開されています。

引用

@article{zhao2025large, タイトル={テキストプロンプトを使用した医療画像の大規模語彙セグメンテーション}、 author={趙、紫衡と張、堯と呉、朝一と張、小曼と周、暁と張、雅と王、延峰と謝、魏迪} ジャーナル={NPJデジタルメディシン}、 ボリューム={8}、 番号={1}、 ページ={566}、 年={2025}、 発行元：ネイチャー・パブリッシング・グループUKロンドン }