論文の概要: APRIL-MedSeg: A Modular Medical Image Segmentation Toolbox Embracing Modern Paradigms

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2606.30577v2
• Date: Tue, 30 Jun 2026 14:59:05 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2026-07-01 13:50:27.73732
• Title: APRIL-MedSeg: A Modular Medical Image Segmentation Toolbox Embracing Modern Paradigms
• Title（参考訳）: APRIL-MedSeg:現代パラダイムを取り入れたモジュラー医療画像分割ツールボックス
• Abstract要約: APRIL-MedSegは、YAMLで駆動される2D医療画像セグメンテーションのためのモジュラーフレームワークである。 セグメンテーションネットワークを再利用可能なコンポーネントに分割する、統一されたエコシステムを提供する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 33.154957184521365
• License: http://creativecommons.org/licenses/by-sa/4.0/
• Abstract: We present APRIL-MedSeg, a YAML-driven modular framework for 2D medical image segmentation. It provides a unified and extensible ecosystem that decomposes segmentation networks into reusable components. Also, the framework integrates a broad spectrum of advanced paradigms, including semi-supervised learning, domain adaptation, knowledge distillation, weakly supervised learning, and text-guided segmentation as well as foundation model support. A registry-based configuration system with inheritance enables flexible and reproducible experiment management, supporting seamless switching across models, datasets, and training strategies. In addition, the framework provides a unified interface for medical datasets, augmentation pipelines, deployment utilities and model ensembling. Overall, APRIL-MedSeg is designed as a general-purpose research and development platform that bridges algorithmic innovation and practical deployment, while also serving as a structured ecosystem for systematically organizing and reproducing advances in medical image segmentation. The code is available at https://github.com/juntaoJianggavin/APRIL-MedSeg under an Apache 2.0 license.
• Abstract（参考訳）: APRIL-MedSegは2次元医用画像セグメンテーションのためのYAML駆動のモジュラーフレームワークである。 セグメンテーションネットワークを再利用可能なコンポーネントに分解する、統一的で拡張可能なエコシステムを提供する。 また、このフレームワークは、半教師付き学習、ドメイン適応、知識蒸留、弱教師付き学習、テキスト誘導セグメンテーション、基礎モデルサポートなど、幅広い高度なパラダイムを統合している。 継承を伴うレジストリベースの設定システムは、フレキシブルで再現可能な実験管理を可能にし、モデル、データセット、トレーニング戦略間のシームレスな切り替えをサポートする。 さらに、このフレームワークは、医療データセット、拡張パイプライン、デプロイメントユーティリティ、モデルアンサンブルのための統一インターフェースを提供する。 全体として、APRIL-MedSegはアルゴリズムの革新と実践的な展開を橋渡しする汎用的な研究開発プラットフォームとして設計されており、医療画像セグメンテーションの進歩を体系的に組織化し再現するための構造化されたエコシステムとしても機能している。 コードはApache 2.0ライセンスの下でhttps://github.com/juntaoJianggavin/APRIL-MedSegで入手できる。

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