論文の概要: TomoSAM: a 3D Slicer extension using SAM for tomography segmentation
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2306.08609v1
- Date: Wed, 14 Jun 2023 16:13:27 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2023-06-16 18:20:24.257459
- Title: TomoSAM: a 3D Slicer extension using SAM for tomography segmentation
- Title（参考訳）: TomoSAM:トモグラフィのセグメンテーションにSAMを使用した3Dスライダ拡張
- Authors: Federico Semeraro, Alexandre Quintart, Sergio Fraile Izquierdo, Joseph
C. Ferguson
- Abstract要約: TomoSAMは、最先端のSegment Anything Model(SAM)を3Dスライダに統合するために開発された。
SAMは、オブジェクトを識別し、ゼロショットで画像マスクを作成することができる、迅速なディープラーニングモデルである。
これらのツール間のシナジーは、トモグラフィや他のイメージング技術からの複雑な3Dデータセットのセグメンテーションに役立つ。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 62.997667081978825
- License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
- Abstract: TomoSAM has been developed to integrate the cutting-edge Segment Anything
Model (SAM) into 3D Slicer, a highly capable software platform used for 3D
image processing and visualization. SAM is a promptable deep learning model
that is able to identify objects and create image masks in a zero-shot manner,
based only on a few user clicks. The synergy between these tools aids in the
segmentation of complex 3D datasets from tomography or other imaging
techniques, which would otherwise require a laborious manual segmentation
process. The source code associated with this article can be found at
https://github.com/fsemerar/SlicerTomoSAM
- Abstract（参考訳）: tomosamは、3d画像処理と視覚化に使用される高度に有能なソフトウェアプラットフォームである3d slicerに、最先端セグメントのany model(sam)を統合するために開発された。
samは、プロンプト可能なディープラーニングモデルで、少数のユーザークリックのみに基づいて、オブジェクトを識別し、ゼロショットでイメージマスクを作成することができる。
これらのツールのシナジーは、トモグラフィーや他のイメージング技術による複雑な3dデータセットのセグメンテーションを支援する。
この記事に関連するソースコードはhttps://github.com/fsemerar/SlicerTomoSAMにある。
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