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Papers with Code · CC BY-SA 4.0

Medical Image Segmentation

646 평가 기록 144 datasets

Medical Image Segmentation is a computer vision task that involves dividing an medical image into multiple segments, where each segment represents a different object or structure of interest in the image. The goal of medical image segmentation is to provide a precise and accurate representation of the objects of interest within the image, typically for the purpose of diagnosis, treatment planning, and quantitative analysis.

<span style="color:grey; opacity: 0.6">( Image credit: IVD-Net )</span>

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벤치마크

Papers with Code 아카이브의 데이터셋별 기록 예시입니다. 평가 조건과 지표 방향이 검증되지 않아 순위를 의미하지 않습니다.

Dataset기록된 모델 예시MetricPaperCode
DUCK-Net
mean Dice: 0.9502mIoU: 0.9051Precision: 0.9628Recall: 0.9379
논문 코드
DUCK-Net
mean Dice: 0.9684mIoU: 0.9343
논문 코드
RAPUNet
mean Dice: 0.9526mIoU: 0.9096
논문 코드
RAPUNet
mIoU: 0.9179mean Dice: 0.9572
논문 코드
Interactive AI-SAM gt box
Avg DSC: 90.66
논문 코드
Swin-Res-Net
AUC: 0.9931
논문 코드
FCT
Avg DSC: 94.26
논문 코드
YOLO-SAM 2
S measure: 0.9mean E-measure: 93.8mean F-measure: 93.8Dice: 0.90
논문 코드
YOLO-SAM 2
S-Measure: 0.894mean E-measure: 0.941mean F-measure: 0.932Dice: 0.902
논문 코드
Polar Res-U-Net++
mean Dice: 0.9253
논문 코드
FSG-Net
F1 score: 0.8101AUC: 0.9937mIOU: 0.8268Sensitivity: 0.8599
논문 코드
Stardist
F1: 84.6
논문 코드

데이터셋

144개
Kvasir-SEGCVC-ClinicDBCVC-ColonDBETIS-LARIBPOLYPDBSynapse multi-organ CTDRIVEAutomatic Cardiac Diagnosis Challenge (ACDC)SUN-SEG-Easy (Unseen)SUN-SEG-Hard (Unseen)ISIC 2018CHASE_DB1MoNuSeg

논문

라이브러리

Papers with Code 리더보드 row에 연결된 구현 저장소입니다.

github.com/yuwenlo/hardnet-dfus 2 논문
github.com/ivezakis/effisegnet 1 논문
github.com/Asunatan/LM-Net 1 논문
github.com/ESandML/FCBFormer 1 논문
github.com/hyunnamlee/RAPUNet 1 논문
github.com/kytimmylai/dfuc2022 1 논문
github.com/Qiming-Huang/ssformer 1 논문
github.com/RazvanDu/DUCK-Net 1 논문

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