TotalSegmentator---针对CT/MRI数据的自动分割

已于 2024-07-12 09:16:01 修改
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分类专栏： 图像图形处理付费专栏 文章标签： 算法 计算机视觉 图像处理 自动分割
于 2024-07-10 17:14:03 首次发布
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前言

本文分享开源软件TotalSegmentator，该开源项目针对CT/MRI数据类型，对主要的解剖学结构进行自动分割，并且被集成到MITK中。希望对各位小伙伴有所帮助！

感谢各位小伙伴的点赞+关注，小易会继续努力分享，一起进步！

你的点赞就是我的动力(＾Ｕ＾)ノ~ＹＯ

目录

前言

1. TotalSegmentator介绍

2. TotalSegmentator下载&安装

3. TotalSegmentator的使用

3.1 CT/MR数据分割

3.2 子任务

3.4 高级设置

3.3 CT分割类别

3.4 MR分割类别

结论：

1. TotalSegmentator介绍

        TotalSegmentator由巴塞尔大学医院研究与分析部门创建，可以针对任何CT或MR数据进行主要解剖结构进行分割。它基于广泛的CT/MRI的训练数据（不同的扫描设备，不同的机构，不同的协议等

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python版：使用TotalSegmentator可在1分钟内自动分割全身117个器官，附批量技巧
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用于对 CT 图像中超过 117 个类别进行分割的工具。它接受了各种不同 CT 图像（不同扫描仪、机构、协议等）的训练，因此应该适用于大多数图像。大部分训练数据集可以从Zenodo下载（1228 个主题）。您还可以在totalsegmentator.com上在线试用该工具。是在大型数据集上使用nnUNet V2训练的一个AI模型，可以在CT数据上自动分割全身117个器官（见文末）！同时还可以分割部分血管，脑出血，胸腔积液等（后面会介绍）。
快准狠！在3D Slicer中，使用TotalSegmentator扩展可在1分钟内自动分割全身117个器官
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<think>好的，用户想了解如何安装TotalSegmentator这个Python医疗图像分割工具。首先，我需要回忆一下相关的引用内容。根据引用[3]，TotalSegmentator主要使用Python，并依赖PyTorch和nnUNet框架。安装步骤可能涉及Python环境配置、安装依赖库等。 首先，用户可能需要安装Python，推荐3.8或更高版本。然后，使用pip安装TotalSegmentator包，命令可能是pip install TotalSegmentator。不过，有时候需要从Git仓库安装最新版本，比如使用pip install git+https://...，这在引用[3]的项目地址里有提到。 另外，PyTorch的安装可能需要根据系统是否有CUDA支持来选择不同的版本。通常官网会给出安装命令，比如pip3 install torch torchvision torchaudio。nnUNet作为关键依赖，可能需要单独安装，或者已经被包含在TotalSegmentator的依赖中。 还要注意数据集的准备，引用[4]提到数据集的结构，但安装时可能不需要手动下载数据，工具可能自动处理。用户可能会遇到依赖冲突，建议使用虚拟环境，比如venv或conda。 需要检查是否有其他依赖项，比如SimpleITK或nibabel处理医学图像格式。可能还需要安装BatchGenerators等库，这些可能在安装时自动解决，但最好在回答中提及。 总结步骤应该是：创建虚拟环境，安装PyTorch，安装TotalSegmentator，验证安装。同时提醒用户注意Python版本和CUDA配置。如果有错误，建议查看官方文档或社区支持。此外，引用提供的项目地址和安装示例可以帮助用户正确执行步骤。</think>以下是TotalSegmentator的详细安装步骤，基于官方推荐配置和医学图像处理的最佳实践[^3][^4]： ### 一、环境准备 1. **Python版本要求** 推荐使用$Python \geq 3.8$，通过以下命令验证： ```bash python --version ``` 2. **创建虚拟环境（推荐）** ```bash conda create -n totals_env python=3.8 conda activate totals_env ``` ### 二、核心依赖安装 1. **安装PyTorch** 根据CUDA版本选择对应命令（无GPU用户使用CPU版本）： ```bash # CUDA 11.x pip3 install torch torchvision torchaudio --extra-index-url https://download.pytorch.org/whl/cu113 # CPU only pip install torch torchvision torchaudio --index-url https://download.pytorch.org/whl/cpu ``` 2. **安装TotalSegmentator本体** ```bash pip install TotalSegmentator ``` ### 三、医学图像处理依赖 ```bash pip install SimpleITK==2.1.1 nibabel==4.0.2 pydicom==2.3.1 ``` ### 四、验证安装 ```python from Totalsegmentator import Totalsegmentator ts = Totalsegmentator() ts.show_available_tasks() # 应显示>100个解剖结构分割任务 ``` ### 五、进阶配置（可选） 1. **nnUNet框架配置** 设置环境变量指定缓存目录： ```bash export nnUNet_raw="/path/to/nnUNet_raw" export nnUNet_preprocessed="/path/to/nnUNet_preprocessed" export nnUNet_results="/path/to/nnUNet_results" ``` 2. **GPU加速设置** 在代码中显式指定GPU设备： ```python import torch device = torch.device("cuda:0" if torch.cuda.is_available() else "cpu") ts = Totalsegmentator(device=device) ``` **注意**：完整安装包约需15GB磁盘空间，首次运行会自动下载预训练模型（约10GB）
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