MedScribble 다중 이미지 분할 생물의학 작업 데이터 세트

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이 데이터 세트는 2024년 MIT 연구팀에 의해 공개되었습니다. 관련 논문은 "ScribblePrompt: 모든 생의학 이미지에 대한 빠르고 유연한 대화형 세분화"는 ECCV24에 의해 승인되었습니다.

이 데이터 세트는 연구팀이 14개의 서로 다른 오픈 액세스 생물의학 이미지 분할 데이터 세트에서 14개의 분할 작업을 위해 3명의 주석자로부터 수집한 손으로 쓴 낙서로 구성되어 있습니다. MedScribble에는 총 64개의 2D 이미지 분할 쌍이 포함되어 있으며, 각 쌍에는 3세트의 스크리블 주석이 있습니다.

각 분할 작업(즉, 데이터 세트/레이블 조합)에 대해 주석 작성자에게 실제 분할이 적용된 5개의 교육 예제가 표시되고 관심 영역을 나타내기 위해 새 이미지에 긍정적이고 부정적인 낙서를 그리도록 지시했습니다.

주석자는 Gradio 웹앱에 그래피티를 그립니다. 주석자 1과 2는 스타일러스가 달린 iPad를 사용했고, 주석자 3은 노트북의 트랙패드를 사용하여 그림을 그렸습니다.

모든 이미지는 256×256으로 크기가 조정되고 [0,1] 범위로 다시 조정되기 전에 정사각형(0으로 채워짐)이 되도록 패딩되었습니다. 3D 데이터 세트의 경우 연구팀은 폴더 이름에서 알 수 있듯이 중간 슬라이스(midslice) 또는 가장 큰 레이블 영역(maxslice)을 가진 슬라이스를 선택했습니다.

HyperAI 슈퍼 신경망 논문 해석:ECCV 2024에 선정되었습니다! MIT는 54,000개 이상의 이미지를 포괄하는 의료 이미지 분할을 위한 일반 모델인 ScribblePrompt를 제안했으며 이는 SAM보다 성능이 뛰어납니다."

지금 튜토리얼 데모를 시도해 보세요:ScribblePrompt 의료 이미지 분할 도구