VoxTell

打字描述病灶,直接分割三维医学影像

VoxTell 是一个面向三维医学图像分割的开源研究项目,核心目标是让用户用自由文本提示(free-text prompt)直接指定要分割的目标,而无需为每个新任务重新训练模型。传统 3D 医学分割通常依赖固定类别标签或逐任务微调,跨器官、跨模态迁移成本高;VoxTell 借助视觉-语言对齐思路,把自然语言描述映射到三维体数据的分割结果上,从而支持开放词汇、通用化的分割。项目基于 Python 实现,覆盖 CT/MRI 等常见三维医学影像场景,可用于科研中的快速标注辅助、多器官批量提取、新数据集零样本探索等。作为早期项目(约 271 星),它更偏向方法验证与实验平台,适合研究者复现、二次开发和对比实验,而非开箱即用的临床产品。

开源 free 计算机视觉
访问官网 ↗ GitHub ↗ 文档 ↗
GitHub 星标 ★ 271
维护状态 活跃
是否开源 是
定价模式 free

项目预览

项目数据

分类计算机视觉
开发团队MIC-DKFZ
所属国家
官网地址
定价模式free
价格说明开源项目,免费使用
访问状态
是否开源是
开源协议Apache-2.0
主要语言Python
技术栈/模型
GitHub 星标★ 271
30天Star增速
HF 下载量
上线时间2025-11-14 00:00:00
最近更新2026-09-30 00:00:00
维护状态活跃
中文支持
访问方式
移动端支持
综合评分
收录时间2026-10-01
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使用教程

核心亮点

  • 支持自由文本提示,无需为每个新分割任务重新训练或微调模型
  • 面向 3D 体数据而非 2D 切片,贴合 CT/MRI 的真实临床数据结构
  • 基于 Python 实现,便于研究者复现、改造并接入自有数据集

不足之处

  • 早期项目,文档与预训练权重、评测基准的完整度可能有限
  • 自由文本提示在复杂解剖结构上的精度与稳定性仍需更多验证

适用场景

  • 科研人员对新医学数据集做零样本器官/病灶分割探索
  • 放射科标注流程中先用文本提示生成初稿掩膜再人工修正
  • 多模态 3D 影像方法对比实验中作为可提示分割基线

替代项目

SAM-Med3D、MedSAM、nnU-Net

项目介绍

VoxTell 是计算机视觉领域的开源项目,由 MIC-DKFZ 开发,2025 年首次发布。

它收录于计算机视觉分类,该分类目前共有 485 个项目,GitHub 星标数为 271。

项目目前处于活跃维护状态,最近一次代码更新于 2026-09-30。免费使用。

它主要面向的使用场景是:科研人员对新医学数据集做零样本器官/病灶分割探索。同类可对比的替代方案包括 SAM-Med3D、MedSAM、nnU-Net。

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