计算机断层扫描图像上的实时多器官分类

器官分割是医学成像中的基本任务，因为它对许多临床自动化流程有用。然而，某些任务不需要完整分割。相反，分类器可以识别选定器官而无需分割整个体积。在本研究中，我们展示了一种基于分类器的方法，通过使用大上下文大小和稀疏数据采样策略实时获取器官标签。尽管我们的方法在查询位置作为独立分类器运行，但它可以通过以任意分辨率查询网格位置生成完整分割，提供比分割算法更快的性能。我们将我们的方法与现有分割技术进行了比较，展示了其在医学成像实际应用中优越的运行时潜力。