wasserth/TotalSegmentator

解决的问题

放射科医生和研究人员花费大量时间手动追踪 CT 和 MRI 扫描中的器官、骨骼、血管和其他结构。TotalSegmentator 自动化了这一步骤：给定扫描图像，它输出多种解剖类别的标记分割（3D 掩膜），节省数小时的工作，并使器官体积或血管直径等测量变得快速且可重复。

工作原理

TotalSegmentator 使用深度神经网络（具体基于 nnU-Net 框架），这些网络在来自不同扫描仪和医院的大量多样化 CT 和 MR 图像上进行了训练。您可以通过命令行工具运行它：提供输入扫描（NIfTI 文件，或 DICOM 切片的文件夹/ZIP）和输出文件夹，它会为每个分割结构写入一个 NIfTI 文件（或如果您愿意，也可以写入单个标签文件）。它支持多种任务特定模型：默认的 'total' 任务覆盖 CT 的 117 个类别，而 'total_mr' 覆盖 MR 的 50 个类别。还有许多针对特定解剖结构的子任务（例如，肺血管、椎骨、肝脏分段、牙齿、脑结构），以及可选功能，如快速模式（较低分辨率，更快）、ROI 子集选择（仅分割所选类别）、统计生成（体积、平均强度、放射组学特征），甚至从扫描预测身高、体重、年龄和性别。

适用人群

该工具面向任何处理医学 CT 或 MR 图像的人：放射科医生、临床研究人员、医学物理人员，或构建医学影像管道的软件开发人员。它支持 Ubuntu、Mac 和 Windows，并可在 CPU 或 GPU 上运行。对于许多任务，它在 Apache-2.0 许可下免费用于学术和非商业用途（某些高级任务需要单独许可，但提供免费学术许可）。注意：作者声明它不是医疗设备，本身不用于临床，但它已被认证为多个 FDA 批准产品的组件。

亮点

• 使用默认模型分割 CT 中的 117 个解剖类别和 MR 中的 50 个
• 数十个专门子任务：肺血管、椎骨、肝脏分段、牙齿、脑结构、冠状动脉等
• 输出每个结构的 NIfTI 掩膜，或单个标签图、DICOM-SEG 或 DICOM RTSTRUCT
• 生成统计（体积、强度、放射组学）和 3D 预览图像
• 快速模式和 ROI 子集选项，可在精度和速度之间权衡
• 包含一个工具，可在线或通过 totalseg_info 搜索可用结构和任务