在这项工作中，我们着重于（全身）CT图像中多个解剖结构的自动分割。此任务存在许多分割算法。但是，在大多数情况下，它们遇到了3个问题：1。它们难以使用（代码和数据不公开或难以使用）。 2.它们不概括（通常将训练数据集策划为仅包含非常干净的图像，而这些图像不会反映在临床常规过程中发现的图像分布），3。算法只能分段一个解剖结构。对于更多结构，必须使用几种算法，以增加设置系统所需的精力。在这项工作中，我们发布了一个新的数据集和分割工具包，该工具包解决了所有这三个问题：在1204个CT图像中，我们对104个解剖结构（27个器官，59个骨头，10个肌肉，10次肌肉，8艘船）涵盖了大多数相关类别的大部分使用类别案例。我们展示了改进的工作流程，以创建地面真理分段，从而使过程加快了10倍以上。 CT图像是从临床常规中随机采样的，因此代表了一个现实世界数据集，该数据集将其推广到临床应用。该数据集包含各种不同的病理，扫描仪，序列和位点。最后，我们在此新数据集上训练一种细分算法。我们称此算法总节度器，并使其轻松作为验证的Python PIP软件包（PIP安装总节目器）。用法与TotalSmentemator -I CT.NII.GZ -O SEG一样简单，对于大多数CT图像，它都可以很好地工作。该代码可在https://github.com/wasserth/totalsegnsementator和数据集上获得，请访问https://doi.org/10.5281/zenodo.6802613。
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