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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。

Awesome-Implicit-Neural-Representations-in-Medical-imaging - 隐式神经表示在医学影像中的应用研究综述
Github分割医学成像图像重建开源项目神经隐式表示配准
该项目汇集了86篇关于隐式神经表示在医学影像领域应用的研究论文,时间跨度从2021年至2023年。涵盖图像重建、分割、配准和神经渲染等多个方向。项目提供论文列表、代码链接及相关资源,便于研究者快速获取信息。同时收录了一篇发表于arXiv的综述文章,对医学影像中隐式神经表示的应用进行了全面对比分析。
Awesome-Transformer-in-Medical-Imaging - Transformer在医学图像分析中的应用进展综述
GithubVision Transformer医学图像分析图像分割图像分类开源项目深度学习
本项目整理了Transformer模型在医学图像分析中的最新研究进展。内容涵盖图像分类、分割、重建、合成等多个领域,系统地归纳和分类了相关论文。项目提供了医学图像分析中Transformer应用的分类体系,详细的参考文献,以及开源代码库链接,为研究人员提供了全面的学习和实践资源。
ModelsGenesis - 3D医疗影像自监督预训练模型
3D医学影像GithubModels Genesis医学图像分析开源项目自学习迁移学习
此项目推出了名为Generic Autodidactic Models的预训练模型,专为3D医学影像应用设计,特别适合标注数据有限的情况。这一模型通过自监督学习实现自我训练,无需人工标注,并能生成各种应用场景的目标模型。Models Genesis性能显著优于从零开始训练的3D模型,甚至超过了包括ImageNet模型在内的2D方法,尤其在分割肝脏、肿瘤和海马体方面表现卓越。
SAMed - 基于SAM的高效医学图像分割模型
GithubLoRASAMedSegment Anything Model医学图像分割多器官分割开源项目
SAMed是一种基于Segment Anything Model的医学图像分割方法,通过低秩适应微调策略优化SAM模型。在Synapse多器官分割数据集上,SAMed达到81.88 DSC和20.64 HD的性能。由于仅更新部分参数,SAMed具有低部署和存储成本的优势。研究团队还推出了性能更高的SAMed_h版本,为医学影像分析提供了新的解决方案。
Gaussian-Splatting-Monitor - Gaussian Splatting的高级监控与分析工具
3D渲染Gaussian SplattingGithub可视化实时渲染开源项目辐射场
Gaussian-Splatting-Monitor是3D Gaussian Splatting项目的扩展工具,专为研究人员设计。它新增了Alpha、深度、法线、曲率和边缘等可微分输出,并集成了可扩展查看器和实时指标显示功能。这些特性使研究人员能够深入分析Gaussian Splatting模型的体积特性,开发新的损失函数,并实时监控训练过程。该工具旨在推动高保真辐射场渲染领域的创新研究,为相关项目提供强大的分析和可视化支持。
SLANTbrainSeg - 全脑高分辨率MRI深度学习分割工具
GithubSLANT医学影像开源项目深度学习神经影像学脑部分割
SLANTbrainSeg是一款开源的全脑高分辨率MRI分割工具,采用人工智能深度学习技术。它可将T1 MRI扫描分割为133个标签,符合BrainCOLOR协议。项目提供Docker镜像,支持GPU和CPU,操作简便。SLANTbrainSeg在分割精度和效率上表现出色,适用于神经影像研究和临床分析。
viewerjs - 多功能JavaScript图像查看器 支持丰富交互
GithubJavaScript库Viewer.js图像浏览图片查看器开源项目
Viewer.js是一个功能全面的JavaScript图像查看器库。它提供53个配置选项、23个方法和17个事件,支持模态和内联模式。该库实现了触控、移动、缩放、旋转和翻转等交互,并支持键盘控制。Viewer.js具有跨浏览器兼容性,集成简便,为开发者提供灵活的图像查看方案。
SegVol - 突破性的通用交互式三维医学影像分割模型
3D建模CT扫描GithubSegVol人工智能医学图像分割开源项目
SegVol是一个创新的通用交互式三维医学影像分割模型,支持点、框和文本提示输入。该模型在96,000个CT扫描数据集上训练,可分割超过200个解剖类别。SegVol开源了推理代码、训练代码、模型参数以及预训练的ViT参数。通过内部和外部验证,SegVol展现出优秀的分割性能,为医学影像分析提供了新的解决方案。
dsmil-wsi - 用于全玻片图像中肿瘤检测的双流多实例学习网络
Camelyon16DSMILGithubMILPytorchTCGA开源项目
结合自监督对比学习与多实例学习网络,实现10倍速度优化全视图图像分类。最新版本支持交叉验证、改进多标签任务指标并修复脚本错误。了解如何在TCGA肺癌和Camelyon16数据集上进行训练与测试,以及生成色彩和检测图的详细步骤。
SOTA-MedSeg - 医学图像分割前沿挑战与顶级方法概览
GithubMICCAIU-Net医学图像分割开源项目挑战赛深度学习
SOTA-MedSeg项目汇总了医学图像分割领域的前沿挑战和顶级方法。涵盖头部、颈部、心脏和腹部等多个身体部位的分割任务,包括脑肿瘤、主动脉瘤和肾脏肿瘤等疾病。项目列出各大挑战赛的最佳方法及性能指标,提供相关论文和代码链接,是了解医学图像分割最新进展的综合资源。
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