The Medical Image Segmentation Tool Set (iSEG) is a fully integrated segmentation (including pre- and postprocessing) toolbox for the efficient, fast, and flexible generation of anatomical models from various types of imaging data. iSEG includes a variety of semi-automatic segmentation methods.

The Medical Image Segmentation Tool Set (iSEG) is a fully integrated segmentation (including pre- and postprocessing) toolbox for the efficient, fast, and flexible generation of anatomical models f...

2023年12月15日 · iSeg 是由 北卡罗来纳大学教堂山分校 的 发育中脑部计算实验室 (Developing Brain Computing Lab) 在2017和2019的 MICCAI 均举办过的比赛。 在2017年开始，他们提供了10名训练受试者和13名测试受试者，这些受试者选自多次访问先进儿科（MAP）脑成像研究。 尽管只有10例数据，但是这些数据有覆盖全脑且质量较高的脑结构分割，能够给婴儿脑结构相关的研究带来一些参考。 由于数据量局限，总的来说比较适合作为测试集，测试脑结构的域外泛化 …

The Medical Image Segmentation Tool Set (iSEG) is a fully integrated segmentation (including pre- and postprocessing) toolbox for the efficient, fast, and flexible generation of anatomical models from various types of imaging data. iSEG includes a variety of semi-automatic segmentation methods.

从多次访问高级儿科 (MAP) 脑成像研究中随机选择的，该研究是婴儿连接组项目 (BCP) 的试点研究，具有以下成像参数：T1加权MR图像由144个矢状切片采集：TR/TE = 1900/4.38 ms，翻转角= 7°，分辨率= 1×1×1 mm3；通过 64 个轴向切片获得 T2 加权 MR 图像：TR/TE = 7380/119 ms，翻转角 = 150°，分辨率 = 1.25×1.25×1.95 mm3。 该 zip 文件包含 10 个婴儿受试者（命名为 subject-1 至 subject-10）的 T1 和 T2 加权 MR 图像： 受试者-?-T1：T1 加权 MR 图像. 受试者 …

2023年5月7日 · 病斑 虫蚀 发霉 发芽 破损 完善紙鸢iseg2017

2019年4月17日 · 关于自动分割工具，婴儿脑MR图像来自单个时间点，其中纵向数据集不可用，因此必须开发不针对纵向数据集的分割工具，目前提出了一些 机器学习 方法，但这些方法的效果并不令人满意。 竞赛结果一共评估了两次，第一次评估中的TOP-1为MSL_SKKU，第二次评估中降为了第二名，但由于第二次评估的时间较晚，因此已发表的论文大多与第一次评估中的冠军作对比，在以下的总结中，把第一次评估的第一名作为挑战赛的冠军。 第二次评估结果入下： …

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2020年7月13日 · 将华为云垃圾分类数据改成ImageNet格式w请前往iseg2017官网注册队伍下载

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