内窥镜检查是一种常见的临床程序,用于中空器官癌症的早期检测,如鼻咽癌、食管腺癌、胃癌、结肠直肠癌和膀胱癌。借助临床内窥镜视频对病变感兴趣区域进行准确且时间一致的定位和分割,可以从中精确量化和映射病变,这对于监测和手术计划至关重要。
医学分割用于对输入图像中病变的感兴趣区域进行分类。它可分类为众多类别,包括 BE、癌症、HGD、息肉和可疑。
Libmedicalsegmentation 是一个分割库,可用于内窥镜中多类疾病的分割。它可提供简单的接口,供开发者用于在 AMD 器件上部署分割任务。以下提供了医学分割的示例,其目标是标记病变区域。
图 1. 标记病变区域
以下提供了语义分割示例,其目标是预测图像中每个像素的类标签。
图 2. 医学分割示例
下表列出了 Vitis AI Library 支持的医学分割模型。
编号 | 模型名称 | 框架 |
---|---|---|
1 | FPN_Res18_Medical_segmentation | Caffe |