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AlizaMS

多功能DICOM查看器 为医学影像分析提供全面支持

AlizaMS是一款功能全面的DICOM查看器,集成2D和3D视图、体积渲染和多平面重建等核心功能。它具备快速目录扫描和DICOMDIR文件处理能力,同时保证DICOM数据的一致性匿名化。该软件支持RTSTRUCT轮廓显示、多视图研究和超声校准区域精确测量。AlizaMS还提供2D+t和3D+t动画效果,内置DICOM元数据查看器和2024b字典。软件兼容多数IOD类型,包括结构化报告和灰度软拷贝呈现状态。

CTK - 多功能医学影像分析与手术导航开源工具包
CTKDICOMGithubQt小部件医学影像分析开源项目插件框架
Common Toolkit (CTK)是一个社区驱动的开源项目,专注于医学影像分析和手术导航领域。它提供DICOM处理、应用程序托管、Qt小部件、插件框架和命令行接口等功能。CTK支持Qt5和Python3,并采用自动化依赖管理简化开发流程。该项目使用Apache 2.0许可证,可自由用于学术研究和商业应用。
cornerstone3D - Web医疗影像应用开发的JavaScript框架
Cornerstone.jsGithubJavaScript库Web应用医学影像开源项目放射学
Cornerstone3D是一套用于开发Web医疗影像应用的JavaScript库。该框架采用WebGL和WebAssembly技术,实现高效图像渲染和解压缩。它允许自定义加载方案,便于连接各类图像存档。Cornerstone3D是一个开源项目,主要服务于放射学领域,支持DICOMweb标准,可用于构建OHIF Viewer等医疗影像应用。
XrayGLM - 中文胸部X光片智能解读与诊断系统
GithubXrayGLM人工智能医学影像多模态模型开源项目胸部X光
XrayGLM是一个用于解读胸部X光片的中文医疗多模态模型,结合图像识别和自然语言处理技术分析X光影像并生成诊断报告。该模型基于MIMIC-CXR和OpenI数据集训练,支持影像诊断和多轮对话交互,为医疗影像诊断提供智能辅助。XrayGLM的开发促进了中文医学多模态模型的研究进展。
medical-datasets - 医学影像数据集汇总 从MRI到X射线的全面资源
CTGithubMRIX光分割标注医学影像数据集开源项目
medical-datasets是一个综合性医学影像数据集资源库,收录了MRI、CT和X射线等多种模态的影像数据。涵盖从大脑到胸部的多个人体部位,不仅包含原始图像,还提供分割标注和临床诊断等信息。该项目为医学影像分析、人工智能和机器学习领域的研究与应用提供了丰富的数据支持。
SimpleITK - 多语言医学图像分析工具包
GithubITKSimpleITK图像分析工具包多语言支持开源软件开源项目
SimpleITK是一个开源的医学图像分析工具包,基于ITK开发。它支持Python、R、Java等多种编程语言,可处理2D、3D和4D图像。SimpleITK提供滤波、分割和配准等功能,适用于研究和教育领域。项目采用Apache License 2.0许可,并提供详细文档和示例,方便用户学习和使用。
Medical-SAM2 - 基于SAM2框架的2D和3D医学图像精准分割模型
GithubMedical SAM 2医学影像图像分割开源项目深度学习计算机视觉
Medical-SAM2是一个开源的医学图像分割模型,基于SAM2框架开发。该模型支持2D和3D医学图像分割,适用于REFUGE眼底图像和BTCV腹部多器官等数据集。项目提供环境配置、数据准备和训练步骤指南,以及预训练权重。Medical-SAM2为医学图像分析研究提供了实用的工具和资源。
awesome-multimodal-in-medical-imaging - 医学影像多模态学习应用资源集锦
Github医学影像多模态学习开源项目报告生成视觉语言模型视觉问答
该项目汇集医学影像多模态学习应用资源,涵盖数据集、综述、报告生成、视觉问答和视觉语言模型等。内容包括大语言模型相关论文,并提供最新论文和代码链接。资源库定期更新,收录超过100篇高质量论文,为医学影像多模态研究提供重要参考。
SAM4MIS - 医学图像分割技术的前沿进展
GithubSAM人工智能医学图像分割开源项目深度学习计算机视觉
SAM4MIS项目综述了Segment Anything Model (SAM)和SAM2在医学图像分割领域的应用进展。该项目涵盖了从经验评估到方法改进的全面研究成果,为医学图像分割提供了最新见解。通过持续跟踪和汇总SAM相关研究,SAM4MIS为医学图像分析研究提供了重要参考,促进了该领域技术的创新。
SAM-Med2D - 医学图像分割新突破 SAM-Med2D模型
GithubSAM-Med2D医学图像分割开源项目数据集模型训练模型评估
SAM-Med2D是基于Segment Anything Model的医学图像分割模型,在包含4.6M图像和19.7M掩码的大规模数据集上进行微调。该项目涵盖10种医学数据模态、4种解剖结构和病变,以及31个主要人体器官。SAM-Med2D在多个测试集上表现优秀,尤其在点提示和边界框提示方面效果显著,为医学图像分割领域提供了新的解决方案。
MedSegDiff - 创新医学图像分割框架
GithubMedSegDiff人工智能医学图像分割开源项目扩散模型深度学习
MedSegDiff是一个创新的医学图像分割框架,基于扩散概率模型(DPM)。该方法通过添加高斯噪声并学习逆向去噪过程来实现分割。利用原始图像作为条件,MedSegDiff从随机噪声生成多个分割图,并进行集成获得最终结果。这种方法能够捕捉医学图像中的不确定性,在多个基准测试中表现优异。MedSegDiff支持多种医学图像分割任务,包括皮肤黑色素瘤和脑肿瘤分割等,并提供详细使用说明和示例。
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