কিউআর কোড

Reducing manual workload in CT and MRI annotation with the Segment Anything Model 2

Abstract Background Volumetric segmentation in CT and MRI is valuable for artificial intelligence workflows in radiology, yet creating the large, precisely annotated datasets required for training segmentation models remains laborious. Methods Here, we tested in simulation whether the foundation mod...

সম্পূর্ণ বিবরণ

সংরক্ষণ করুন:
প্রধান লেখক: Leo Misera, Sven Nebelung, Zunamys I. Carrero, Keno Bressem, Marta Ligero, Jens-Peter Kühn, Ralf-Thorsten Hoffmann, Daniel Truhn, Jakob Nikolas Kather
বিন্যাস: Artigo
ভাষা:Inglês
প্রকাশিত: BMC 2026-01-01
মালা:BMC Medical Imaging
বিষয়গুলি:
Segment anything model
Deep learning
Segmentation
CT
MRI
Image annotation
অনলাইন ব্যবহার করুন:https://doi.org/10.1186/s12880-025-02075-4
ট্যাগগুলো: ট্যাগ যুক্ত করুন
কোনো ট্যাগ নেই, প্রথমজন হিসাবে ট্যাগ করুন!

অনুরূপ উপাদানগুলি