MedSAM in 3D Slicer: 分割一切医学图像

2024-02-08 18:04

本文主要是介绍MedSAM in 3D Slicer: 分割一切医学图像,希望对大家解决编程问题提供一定的参考价值,需要的开发者们随着小编来一起学习吧!

MedSAM-Lite 3D Slicer简介

这是 MedSAM 的官方 3D Slicer 插件存储库,可用于在医学图像中分割任何物体。

什么是MedSAM:点击查看这篇文章
SCI 1区论文:Segment anything in medical images

查看分割演示👇
添加视频
文中涉及到的视频前往VX查看

安装

您可以在此处观看安装步骤的视频教程(中英文):
【添加安装视频】

安装步骤

  1. 从其官方网站安装3D Slicer 网站链接。我们的插件兼容性已经通过 3D Slicer >= 5.4.0 进行了测试。
  2. 从 MedSAMSlicer 发行页 下载特定版本的插件并提取到所需位置。
  3. 在 Slicer 应用程序中,选择顶部工具栏中的Welcome to Slicer下拉菜单,然后转到Developer Tools > Extension Wizard
  4. 单击 select Extension,然后在第2步中提取的文件和目录中找到“MedSAM”文件夹。如果要求添加新模块,请接受。
  5. 现在,在Welcome to Slicer下拉菜单下,Segmentation 子菜单下,会添加“MedSAMLite”选项。通过选择它,您可以进入最后的步骤。
  6. Choose a folder以安装模块依赖项,然后单击“安装依赖项”。这可能需要几分钟时间。
  7. 重新启动 3D Slicer。

升级

**如果您安装的版本低于 v0.02:**请从第2步和第6步中删除所有现有文件,然后按照之前的说明安装新版本。

**如果您安装的版本高于 v0.02:**在模块界面顶部使用“升级模块”按钮检查并安装新的更新。

使用方法

  1. Welcome to Slicer 下拉菜单中的 Segmentation 子菜单中,增加了 MedSAMLite 选项。选择该选项,即可进入最终步骤。
  2. 加载您的图像文件。
  3. Prepare Data 折叠菜单中,您可以选择预设的预处理方法(可选,但极其有用)。
  4. Select the Region of Interest 折叠菜单中,您可以单击 Attach ROI 来选择进行分割的区域。
  5. Start Segmentation 折叠菜单中,单击 Send Image 按钮。它将把整个三维图像发送到模块的后端进行处理。这将需要几分钟时间。每个图像只需要进行一次此步骤。只要图像没有更改(新的预处理/裁剪/等),您就不需要重新进行此步骤。
    Windows 用户请注意。在此步骤中,防火墙可能会停止后端并要求权限。授予权限。在某些情况下,您可能需要重新启动计算机以更新权限。
  6. 单击 Segmentation 按钮以获取分割结果。您可以多次替换您的 ROI,或删除并重新附加它(步骤 4),而无需重新执行步骤 5 就可以重复执行步骤 6。
  7. 在同一部分中,从 SegmentationSource volume 下拉菜单中选择正确的分割组,并手动调整分割结果。您还可以为每个分割掩模分配不同的颜色。

总结

到这里各位学会了吗😜这可能是目前唯一一个教程Tina姐没有实践就发出来的(在老家无法连接服务器)。没关系,我们提供了文字+视频版教程,相信聪明的你一定可以!

文章持续更新,可以关注微公【医学图像人工智能实战营】获取最新动态,一个关注于医学图像处理领域前沿科技的公众号。坚持以实践为主,手把手带你做项目,打比赛,写论文。凡原创文章皆提供理论讲解,实验代码,实验数据。只有实践才能成长的更快,关注我们,一起学习进步~

我是Tina, 我们下篇博客见~

白天工作晚上写文,呕心沥血

觉得写的不错的话最后,求点赞,评论,收藏。或者一键三连
在这里插入图片描述

这篇关于MedSAM in 3D Slicer: 分割一切医学图像的文章就介绍到这儿,希望我们推荐的文章对编程师们有所帮助!



http://www.chinasem.cn/article/691778

相关文章

C++字符串提取和分割的多种方法

《C++字符串提取和分割的多种方法》在C++编程中,字符串处理是一个常见的任务,尤其是在需要从字符串中提取特定数据时,本文将详细探讨如何使用C++标准库中的工具来提取和分割字符串,并分析不同方法的适用... 目录1. 字符串提取的基本方法1.1 使用 std::istringstream 和 >> 操作符示

使用Python开发一个图像标注与OCR识别工具

《使用Python开发一个图像标注与OCR识别工具》:本文主要介绍一个使用Python开发的工具,允许用户在图像上进行矩形标注,使用OCR对标注区域进行文本识别,并将结果保存为Excel文件,感兴... 目录项目简介1. 图像加载与显示2. 矩形标注3. OCR识别4. 标注的保存与加载5. 裁剪与重置图像

使用Python实现批量分割PDF文件

《使用Python实现批量分割PDF文件》这篇文章主要为大家详细介绍了如何使用Python进行批量分割PDF文件功能,文中的示例代码讲解详细,感兴趣的小伙伴可以跟随小编一起学习一下... 目录一、架构设计二、代码实现三、批量分割PDF文件四、总结本文将介绍如何使用python进js行批量分割PDF文件的方法

基于WinForm+Halcon实现图像缩放与交互功能

《基于WinForm+Halcon实现图像缩放与交互功能》本文主要讲述在WinForm中结合Halcon实现图像缩放、平移及实时显示灰度值等交互功能,包括初始化窗口的不同方式,以及通过特定事件添加相应... 目录前言初始化窗口添加图像缩放功能添加图像平移功能添加实时显示灰度值功能示例代码总结最后前言本文将

使用Python将长图片分割为若干张小图片

《使用Python将长图片分割为若干张小图片》这篇文章主要为大家详细介绍了如何使用Python将长图片分割为若干张小图片,文中的示例代码讲解详细,感兴趣的小伙伴可以跟随小编一起学习一下... 目录1. python需求的任务2. Python代码的实现3. 代码修改的位置4. 运行结果1. Python需求

C#中字符串分割的多种方式

《C#中字符串分割的多种方式》在C#编程语言中,字符串处理是日常开发中不可或缺的一部分,字符串分割是处理文本数据时常用的操作,它允许我们将一个长字符串分解成多个子字符串,本文给大家介绍了C#中字符串分... 目录1. 使用 string.Split2. 使用正则表达式 (Regex.Split)3. 使用

基于人工智能的图像分类系统

目录 引言项目背景环境准备 硬件要求软件安装与配置系统设计 系统架构关键技术代码示例 数据预处理模型训练模型预测应用场景结论 1. 引言 图像分类是计算机视觉中的一个重要任务,目标是自动识别图像中的对象类别。通过卷积神经网络(CNN)等深度学习技术,我们可以构建高效的图像分类系统,广泛应用于自动驾驶、医疗影像诊断、监控分析等领域。本文将介绍如何构建一个基于人工智能的图像分类系统,包括环境

无人叉车3d激光slam多房间建图定位异常处理方案-墙体画线地图切分方案

墙体画线地图切分方案 针对问题:墙体两侧特征混淆误匹配,导致建图和定位偏差,表现为过门跳变、外月台走歪等 ·解决思路:预期的根治方案IGICP需要较长时间完成上线,先使用切分地图的工程化方案,即墙体两侧切分为不同地图,在某一侧只使用该侧地图进行定位 方案思路 切分原理:切分地图基于关键帧位置,而非点云。 理论基础:光照是直线的,一帧点云必定只能照射到墙的一侧,无法同时照到两侧实践考虑:关

MiniGPT-3D, 首个高效的3D点云大语言模型,仅需一张RTX3090显卡,训练一天时间,已开源

项目主页:https://tangyuan96.github.io/minigpt_3d_project_page/ 代码:https://github.com/TangYuan96/MiniGPT-3D 论文:https://arxiv.org/pdf/2405.01413 MiniGPT-3D在多个任务上取得了SoTA,被ACM MM2024接收,只拥有47.8M的可训练参数,在一张RTX

SAM2POINT:以zero-shot且快速的方式将任何 3D 视频分割为视频

摘要 我们介绍 SAM2POINT,这是一种采用 Segment Anything Model 2 (SAM 2) 进行零样本和快速 3D 分割的初步探索。 SAM2POINT 将任何 3D 数据解释为一系列多向视频,并利用 SAM 2 进行 3D 空间分割,无需进一步训练或 2D-3D 投影。 我们的框架支持各种提示类型,包括 3D 点、框和掩模,并且可以泛化到不同的场景,例如 3D 对象、室