Breast Cancer SAM V1

🚀 乳がんセグメンテーションモデル

このプロジェクトは、医療画像における乳がんの腫瘍領域を特定・セグメンテーションするタスクを対象としています。最新の深層学習モデルを用いることで、臨床医ががんの範囲を把握し、適切な治療を計画するのに役立ちます。

🚀 クイックスタート

モデルの初期化

device = "cuda" if torch.cuda.is_available() else "cpu"
processor = SamProcessor.from_pretrained("wanglab/medsam-vit-base")
model = SamModel.from_pretrained("ayoubkirouane/Breast-Cancer_SAM_v1").to(device)

✨ 主な機能

• 乳がんセグメンテーション：医療画像（マンモグラムや超音波画像など）から乳がんの腫瘍領域を特定し、セグメンテーションします。
• 最先端のモデル：Segment Anything Model (SAM) をベースにしており、自然画像のセグメンテーションタスクで優れた性能を発揮します。

📚 ドキュメント

説明

乳がんセグメンテーションは、マンモグラムや超音波画像などの医療画像において、乳がんの腫瘍領域を特定し、セグメンテーションするタスクです。これは、乳がんの診断と治療において重要なタスクであり、臨床医が病気の範囲をよりよく理解し、適切な介入を計画するのに役立ちます。

Segment Anything Model (SAM) は、画像セグメンテーションにおける最先端の深層学習モデルです。SAMは、Vision Transformerベースのモデルであり、さまざまな自然画像のセグメンテーションタスクで優れた性能を発揮することが示されています。

ベースモデル

Segment Anything Model (SAM) は、点やボックスなどの入力プロンプトから高品質なオブジェクトマスクを生成し、画像内のすべてのオブジェクトのマスクを生成するために使用できます。このモデルは、1100万枚の画像と11億個のマスクのデータセットで学習されており、さまざまなセグメンテーションタスクで強力なゼロショット性能を持っています。 https://github.com/facebookresearch/segment-anything

📄 ライセンス

このプロジェクトは、Apache-2.0ライセンスの下で公開されています。