CVPR 2024: SEGMENT ANYTHING IN MEDICAL IMAGES ON LAPTOP

本文描述了一个医学图像分割挑战,目标是在笔记本电脑上开发无需GPU的通用模型,以处理多种医学场景。比赛提供大规模训练数据集,鼓励创建在边缘设备上高效运行且能处理多种癌症类型的轻量级分割模型。

摘要生成于 C知道 ,由 DeepSeek-R1 满血版支持, 前往体验 >

CVPR 2024: 在笔记本电脑上分割医学图像的任何内容

ORGANIZED BY: Junma (medseg20s@gmail.com)
CURRENT PHASE ENDS: 2024年5月15日 GMT+8 08:00
CURRENT SERVER TIME: 2024年2月9日 GMT+8 13:59

https://www.codabench.org/competitions/1847/

概述
医学图像分割是临床实践中的关键步骤,用于准确量化解剖结构和病理区域。当前,该领域正在经历一个范式转变,从专门为个别任务设计的模型转向能够处理多种分割场景的基础模型。然而,大多数现有的分割基础模型主要针对自然图像,或者在推理过程中通常需要大量计算资源。这一限制在临床环境中广泛应用这些模型时构成了重要障碍。

该挑战旨在寻找能够在笔记本电脑或其他边缘设备上部署、无需依赖GPU的通用可提示的医学图像分割模型。具体而言,挑战任务是开发一种基于轻量级边界框的分割模型,我们提供了一个包含1,000,000多个图像-掩模对的大规模训练数据集,涵盖了10种医学图像模态和20多种癌症类型。

在这里插入图片描述
我们设想这个挑战将推动通用医学图像分割模型的方法论发展,具有广泛适用性,并促进用户友好的互动,使先进的分割工具更容易被更广泛范围的医疗服务提供者所采用。

加入挑战(注册截止日期:2024年5月1日)
步骤0. 在此处获取资格(每个团队只需一个参赛编号)。

步骤1. 加入挑战并下载训练数据

填写注册表
在收到您的申请后的1-3个工作日内,我们将向您发送数据下载链接。
注意:请在团队名称中仅使用小写字母和数字!不要使用空格或特殊字符。

验证提交(2024年2月15日-5月15日)
所有团队都可以直接在挑战页面上提交分割结果,以获取分割准确度指标。

所有团队还可以进行Do

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