microsoft/BiomedParse

해결하는 문제

BiomedParse는 포괄적인 생물의학 이미지 분석을 위한 기초 모델입니다. 다양한 영상 모달리티에 걸쳐 생물의학적 객체의 세그멘테이션, 탐지, 인식을 통합된 접근 방식으로 수행할 수 있도록 설계되어, 다양한 의료 영상 작업에 대해 별도의 모델을 필요로 하지 않도록 합니다.

작동 방식

이 모델은 텍스트 기반 접근 방식을 사용하여 객체를 식별하고 세그멘테이션합니다. 버전 2에서는 소형 객체의 세그멘테이션을 향상시키기 위해 BoltzFormer 아키텍처를 도입하고, 엔드투엔드 3D 볼륨 추론을 지원합니다. 모델은 3D 볼륨을 슬라이스 단위로 처리하며, 각 슬라이스 주변의 인접한 3D 컨텍스트를 인코딩합니다. 또한 별도의 마스크 검사 없이도 가짜 긍정 결과를 식별할 수 있는 내장된 객체 존재 탐지 모듈을 포함하고 있습니다.

대상 사용자

CT, MRI, 초음파, PET, 현미경 등 다양한 모달리티에서 복잡한 생물의학 데이터를 분석해야 하는 생물의학 분야의 연구자 및 실무자에게 적합합니다.

주요 특징

• 다중 모달리티 지원: CT, MRI, 초음파, PET 및 다양한 현미경 기술을 포함한 9개의 모달리티에서 작동합니다.
• 광범위한 해부학적 커버리지: v2에서는 200개 이상의 해부학적 구조를 지원합니다.
• 최고 수준의 3D 성능: 3D 생물의학 이미지 세그멘테이션에서 최고 수준의 성능을 달성합니다.
• 통합 프레임워크: 세그멘테이션, 탐지, 인식을 하나의 도구로 통합합니다.