레이블 지정 및 분할
의료 영상 분할은 영상 픽셀이나 볼륨 복셀을 여러 영역으로 나눕니다. 레이블 지정은 각 영역에 유의미한 레이블을 지정하는 것으로, 새로운 분할 알고리즘을 훈련시키기 위한 ground truth 데이터를 생성할 수 있습니다. 의료 영상 레이블 지정기 앱을 사용하면 딥러닝 신경망을 포함하여 수동 기법, 반자동 기법 및 자동 기법을 통해 대화형 방식으로 영상에 레이블을 지정할 수 있습니다. 앱 외부에서도 MedSAM(Medical Segment Anything Model), 기타 딥러닝 신경망 및 영상 처리 알고리즘을 사용하여 영상을 분할할 수 있습니다.
추천 예제
Label 3-D Medical Image Using Medical Image Labeler
Interactively label pixels in a 3-D medical image volume.
Segment CT Scan Using MONAI Label
Apply deep learning models from the Medical Open Network for AI (MONAI) Label platform to segment a CT scan.
Segment and Analyze Brain MRI Scan Using AI
Preprocess, label, postprocess, and analyze a brain MRI image using MONAI Label.
Interactively Segment and Analyze ROI Using MedSAM and Radiomics
Perform interactive segmentation of an object in a region of interest (ROI) of an image using the Medical Segment Anything Model (MedSAM) and analyze the segmented object using radiomics.
사전 훈련된 3차원 U-Net 신경망을 사용한 뇌 MRI 분할
이 예제에서는 심층 신경망을 사용하여 뇌 MRI를 분할하는 방법을 보여줍니다.
