wasserth/TotalSegmentator

何を解決するか

TotalSegmentatorは、CTおよびMR画像における解剖学的構造のセグメンテーションを自動化するように設計されています。医療画像における臓器、骨、その他の組織を手動で特定し輪郭を描く作業を排除し、異なるスキャナーや施設、プロトコルに対応する堅牢なツールを提供します。

動作方法

nnU-Netフレームワークを基盤としており、CTおよびMR画像の広範なデータセット（CT被験者1,200例以上、MR被験者600例以上）で訓練されたディープラーニングモデルを使用しています。NiftiファイルまたはDICOMスライスを入力し、選択したタスク（例：117クラスを対象とするデフォルトのtotalタスク）に基づいて特定の解剖学的構造の位置と体積を予測します。

対象ユーザー

主に医療研究者や放射線科医向けに、解析用の解剖学的データを医療画像から抽出する必要がある人を対象としていますが、臨床用途の医療機器としての使用は明確に禁止されています。

特徴

• 広範な解剖学的カバー範囲：肺血管、椎骨、肝臓セグメント、脳構造など、複数の専門的タスクに対応する多様な構造をサポート。
• マルチモダリティ対応：CTおよびMR画像の両方で動作可能。
• ボディ統計情報の予測：画像から身長、体重、年齢、性別を予測可能。
• 柔軟なデプロイ：Ubuntu、Mac（MPS対応）、Windowsで動作可能。CPUまたはGPUを利用可能。
• 統合性：3D Slicer拡張機能として利用可能。また、特定のレポート（例：大動脈直径、脊椎レポート）用のWebアプリケーションとしても利用可能。