Dicom Segmentation API 是一个专为医学影像分析设计的开源接口服务，基于 TotalSegmentator 和 MONAI 两大主流医学图像分割模型构建。该工具旨在简化复杂的分割流程，使开发者能够快速部署高性能的医学图像体结构识别系统。通过提供标准化的 RESTful API 接口，它支持 DICOM 格式医学图像的上传、批量处理与结果导出，显著降低了医学 AI 应用的开发门槛。无论是科研机构还是医疗科技公司，均可借助此平台实现从原始影像到结构化分割结果的自动化转换。其底层采用 FastAPI 框架搭建，具备良好的可扩展性和实时响应能力，同时兼容 GPU 加速以应对大规模数据处理需求。整个系统强调易用性与实用性，无需深入掌握深度学习框架即可调用先进的体结构分割能力。
核心功能特点
- 集成 TotalSegmentator 模型，支持对 117 种人体解剖结构进行高精度分割
- 内置 MONAI 工作流支持，涵盖全身、器官及肿瘤等多种分割任务
- 提供完整的 DICOM 文件上传与批量处理功能，适配医院影像系统标准
- 支持 3D 分割结果导出为 GLB 格式，便于可视化与临床应用
- 自动生成分割统计报告，包括体积、数量等关键指标
- 基于 FastAPI 构建的高性能服务器，支持健康检查与异步任务管理
适用场景
该 API 特别适用于需要快速集成医学图像体结构识别能力的场景。在放射科辅助诊断系统中，医生可上传患者的 CT 或 MRI DICOM 数据，即时获得多器官自动标注结果，大幅提升阅片效率。对于科研团队而言，该工具能高效处理大量影像样本，用于训练或验证新的分割算法，尤其适合开展全身体结构量化研究。在远程医疗或基层医疗机构中，本地部署此 API 可提供轻量级的智能分析能力，弥补专业放射医师资源不足的问题。此外，结合 3D 模型导出功能，还可应用于手术规划、医学教育模拟或患者沟通展示等场景。由于其支持批量处理与 GPU 加速，也完全满足工业级影像后处理流水线的需求。整体来看，这是一个兼顾学术研究与临床实用性的通用型医学 AI 基础设施。