医療画像セグメンテーション - 3.5 日本語

内視鏡検査は、鼻咽頭がん、食道腺がん、胃がん、大腸がん、膀胱がんなどの中空器官のがんを早期に発見するために広く使用されている臨床検査です。罹患した関心領域の特定およびセグメンテーションを正確かつ時間的に一貫して実行することで、モニタリングや手術計画に欠かせない内視鏡画像からの病変部の正確な定量化およびマッピングが可能になります。

医療画像セグメンテーション モデルは、入力画像内の罹患した関心領域を分類するために使用され、BE、がん、HGD、ポリープ、病巣疑いを含む多数のカテゴリに分類できます。

Libmedicalsegmentation は、内視鏡検査でのマルチクラスの疾病のセグメンテーションに使用できるセグメンテーション ライブラリです。これは、開発者が AMD デバイスでセグメンテーション タスクを運用するためのシンプルなインターフェイスを提供します。次に示す医療画像セグメンテーションの例では、罹患部位にマークを付けています。

下に示すセマンティック セグメンテーションの例では、画像内の各ピクセルのクラス ラベルを予測しています。

次の表に、Vitis AI ライブラリでサポートされる医療画像セグメンテーション モデルを示します。