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iSEG 醫學影像分割工具組最初由 IT'IS 基金會開發，作為建立虛擬人體(Virtual Population, ViP)等計算解剖模型的內部工具，現已開放原始碼。這項重要措施有助於 iSEG 平台持續優化與擴展，並將應用推廣至更廣泛的研究社群。
對比其他軟體，iSEG 具備處理大型 3D 影像數據與複雜組織階層的能力，是從醫學影像資料中快速、高效建立解剖模型的理想工具。平台整合多種先進的分割方法(包括競爭區域成長法、模糊連通性分析法、水平集方法、拓樸靈活插值法以及專用血管分割法等)，能確保高效、穩健地產生表面模型，且支援個人化治療規劃與模擬試驗族群的建立。
此外，iSEG 現已以 MIT 開源授權在 GitHub 發布，使用者可透過插件機制新增演算法與簡易操作介面，而無需修改核心程式碼。它與桌面版 Sim4Life 連接使用，或作為雲端模擬(Sim4Life.web)流程中的模組。研究人員與開發者能參與、擴充與應用 iSEG 功能，來推動醫學影像分割領域的創新與合作。
在本教學影片中，我們將透過一個案例的工作流程講解和演示基本的醫學影像處理概念(來源、目標、組織)，並利用閾值、填充孔洞和形態學閉合等工具對身體遮罩(即從背景中分割出前景)進行分割。
[註] IT'IS iSEG GitHub 頁面: https://github.com/ITISFoundation/osparc-iseg/releases
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