universal-medical-image-segmentation

一个模型搞定多种医学图像分割任务

这是一个面向医学图像分割的开源项目，旨在提供统一的医学图像分割解决方案。它解决了医学影像分析中不同模态（如CT、MRI、超声等）和不同器官/病灶分割任务碎片化的问题，通过统一的模型架构和训练流程，让研究者或开发者能够快速适配多种分割任务。项目核心能力包括：支持多种医学图像格式和标注格式的预处理、提供可扩展的模型接口、内置常用的分割网络（如U-Net变体）、以及针对医学影像特点的损失函数和评估指标。它降低了医学图像分割的入门门槛，使得非专业人士也能基于此项目进行定制化开发。项目目前处于早期阶段，代码结构清晰，但文档和示例相对有限。