MedSeg

MedSeg 是一款由放射科医生亲自参与开发的AI辅助医学图像分割工具，专为CT和MRI影像设计。它提供了预训练的CT和MRI模型，支持nnInteractive交互式分割、自定义nnU-Net训练，以及DICOM和NIfTI格式的输入输出。对于科研用户，MedSeg 完全免费使用。

核心功能

MedSeg 的核心在于利用深度学习技术快速、精准地分割医学影像中的器官或病变区域。用户可以直接使用预训练模型进行一键分割，也可以通过nnInteractive进行交互式调整，或者上传自己的数据训练自定义的nnU-Net模型。

主要特性

• 预训练模型：内置针对CT和MRI的预训练模型，覆盖常见器官和病变，开箱即用。
• 交互式分割：支持nnInteractive，用户可通过点击或涂鸦实时优化分割结果，提升精度。
• 自定义训练：提供nnU-Net框架，允许用户使用私有数据集训练专属分割模型。
• 格式兼容：直接处理DICOM和NIfTI格式，无缝对接临床工作流。
• 免费科研：所有功能对学术研究免费开放，降低科研门槛。

适用场景

MedSeg 适用于放射科医生、医学影像研究人员以及AI开发者。无论是临床辅助诊断、病灶量化分析，还是医学影像AI模型的研发，MedSeg 都能提供高效、可靠的分割解决方案。