醫學影像分割工具(iSEG)是從許多種類的影像數據全面整合人體解剖模型中的分割(包含前處理和後處理)工具箱,使之更有效率、快速以及靈活度。廣泛的分割選擇方法,包含競爭性的區域生長法、模糊連通分析、水平集合方法,拓撲靈活內插法,和專注血管分割,確保高效率及靈活度的表面模型
iSEG 擁有一套獨特新穎的靈活組合(半)自動和交互分割算法,例如,為優化模型生成與許多不同的組織。解剖參考圖譜也可提供。
能夠處理各種影像數據(CT,MRI)和大比例模型。
iSEG 提供了醫療診斷/治療和基礎研究應用獨特的可能性,例如,個性化建模和治療計劃,或以調查現實解剖環境的物理和生理過程。
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