Segment Anything 2 for Surgical Video Segmentation
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Segment Anything 2 For Surgical Video Segmentation
簡介 :
Segment Anything 2 for Surgical Video Segmentation 是一個基於Segment Anything Model 2的手術視頻分割模型。它利用先進的計算機視覺技術,對手術視頻進行自動分割,以識別和定位手術工具,提高手術視頻分析的效率和準確性。該模型適用於內窺鏡手術、耳蝸植入手術等多種手術場景,具有高精度和高魯棒性的特點。
需求人群 :
該產品主要面向醫療影像分析領域的研究人員和開發者,以及需要對手術視頻進行自動化分析的醫療機構。它可以幫助他們快速準確地從手術視頻中提取關鍵信息,提高手術分析的效率,輔助臨床決策。
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佔比最多地區: US(19.34%)
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使用場景
在內窺鏡手術中,通過該模型自動識別手術工具,輔助醫生進行手術規劃和評估
在耳蝸植入手術中,使用該模型對手術工具進行定位,提高手術精度和安全性
在手術視頻教學和研究中,利用該模型對手術過程進行自動分割,便於教學和學術交流
產品特色
自動識別手術視頻中的手術工具
支持多種手術視頻數據集,包括EndoNeRF、EndoVis'17、SurgToolLoc和耳蝸植入手術數據集
提供零樣本學習(Zero-Shot Learning)能力,無需大量標註數據即可實現手術工具的識別
模型訓練和推理速度快,適用於即時手術視頻分析
支持Jupyter Notebook環境,方便研究人員和開發者進行實驗和開發
持續更新和維護,保證模型的先進性和適用性
使用教程
1. 訪問GitHub頁面,瞭解模型的基本信息和使用要求
2. 克隆或下載模型的代碼庫到本地環境
3. 安裝所需的依賴庫和工具,如Python、Jupyter Notebook等
4. 根據README文檔中的指導,配置模型的參數和環境
5. 準備手術視頻數據,按照模型要求進行預處理
6. 運行模型,對手術視頻進行自動分割和工具識別
7. 分析模型輸出的結果,根據需要進行進一步的處理和應用
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