ScribblePrompt 医療画像セグメンテーション ツール
落書きプロンプト
HyperAI ハイパーニューラル論文の解釈: "ECCV2024に選出されました！ 5.4w+ 画像をカバーする MIT は、SAM よりも優れたパフォーマンスを備えた医療画像セグメンテーションの一般的なモデルである ScribblePrompt を提案しました」
関連するデータセットのダウンロード:MedScribble マルチ画像セグメンテーション生物医学タスク データセット
プロジェクト紹介
ScribblePrompt 主な目標は、医療画像のセグメンテーション プロセスを簡素化することであり、これは腫瘍検出や臓器の輪郭描写などのアプリケーションで重要です。このツールを使用すると、手動で注釈を付けた大量のデータに依存するのではなく、ユーザーは少量の入力 (単純な落書きや点など) でセグメンテーションの結果を最適化するようにモデルをガイドできます。このアプローチにより、セグメンテーションの精度を確保しながら、画像の注釈付けにかかる医療専門家の時間とエネルギーが削減されます。
ScribblePrompt 特徴は次のとおりです。
- 効率的なアノテーション: 簡単な落書き操作により、手作業によるアノテーションの作業負荷が大幅に軽減され、正確な構造記述が必要な医療現場に特に適しています。
- ヒューマン マシン コラボレーション システム: リアルタイムのヒューマン マシン インタラクションを導入することで、セグメンテーションの結果が自動化されるだけでなく、専門知識との一貫性も確保され、即時の修正と最適化が可能になります。
- スケーラビリティと柔軟性:
ScribblePrompt複数の医療画像モダリティをサポートし、2D および 3D 画像を処理でき、さまざまな医療分野に適しています。 - 最小限の入力で精度を向上: このシステムは、少量のユーザー入力でセグメンテーション結果を最適化し、高精度を確保し、医療専門家の負担を軽減します。
- オープンソースとスケーラビリティ: オープンソース プロジェクトとして、
ScribblePrompt拡張性が高いように設計されているため、研究者や開発者は、特定のニーズに合わせてツールをカスタマイズしたり、大規模な医療画像パイプラインに統合したりできます。 ScribblePromptインタラクティブな生物医学イメージング ツールで精度、柔軟性、効率のバランスを実現することは、医療専門家や研究者に大きな利便性をもたらします。
エフェクト例
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ステップの実行
1. 在该项目右上角点击「克隆」，随后依次点击「下一步」即可完成：基本信息> 选择算力> 审核等步骤。最后点击「继续执行」即可在个人容器内开启本项目。
2. 等待容器资源分配完成后，可直接使用平台提供的 API 地址进行操作页面的访问（需要提前完成实名认证，此步无需打开工作空间）
3. 上传目标图片
4. 目标内容识别与切割
第一种方式：Clicks/Boxes 。具体操作方式参考图片
第二种方式：Scribbles 。具体操作方式参考图片
第三种方式：锚框内容检测。操作步骤如下
① バウンディングボックスモードを開始し、クリック時の予測を自動更新するオプションのチェックを外します。
②アンカーボックスを利用して対象コンテンツを選択します。 (単一の画像は単一のアンカー フレームの検出のみをサポートすることに注意してください。モデルが複数のコンテンツを認識して切り取る必要がある場合は、最初の 2 つの方法の方が良い結果が得られます。)
