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SynthSeg

通用深度学习脑部MRI分割工具 适用多种对比度和分辨率

SynthSeg是一种深度学习脑部MRI分割工具,可处理不同对比度和分辨率的扫描。无需重新训练即可适用于各年龄段和健康状况的人群,可处理预处理或未预处理的扫描,并能应对白质病变。SynthSeg 2.0版本增加了皮层分区、自动质量控制和颅内容积估计功能,提高了其在分析大规模异质临床脑MRI数据集中的实用性。

RGBD-semantic-segmentation - RGB-D语义分割技术发展综述及性能评估
GithubRGBD语义分割开源项目性能对比数据集深度学习评估指标
本项目汇总了RGB-D语义分割领域的最新研究成果,提供详尽的论文列表和性能对比。涵盖NYUDv2等主流数据集的基准结果,包括像素精度、平均精度、mIoU等关键指标。通过定期更新反映该领域最新进展,为计算机视觉研究人员提供全面的参考资源。项目内容还包括数据集介绍、评估指标说明和详细的性能对比表格,全面呈现RGB-D语义分割技术的发展脉络。对于想深入了解该领域的研究人员和工程师而言,这是一个高价值的信息聚合平台。
Awesome-Diffusion-Models-in-Medical-Imaging - 汇总医疗影像中扩散模型的前沿研究与应用
Anomaly DetectionDiffusion ModelsGithubMedical ImagingSegmentationSurvey Papers开源项目
本页面汇集了关于医疗影像扩散模型的精彩文章,包括综合调查、挑战报告以及多种应用领域的最新研究成果。这里汇集了关于异常检测、去噪、分割、图像生成和文本到图像转换等方面的详尽文献。这些内容展示了扩散模型在医学图像分析中的重要性,还覆盖了在皮肤病变分割、脑图像异常检测等具体应用中的最新进展。欢迎社区参与和贡献,共同推动这一领域的发展。
NeuralLift-360 - 将2D照片转换为360度全方位3D模型的创新技术
3D建模GithubNeuralLift-360图像处理开源项目深度学习计算机视觉
NeuralLift-360是一项将单张2D照片转换为360度全方位3D模型的技术。该项目结合深度学习和计算机视觉,分析图像深度信息和前景掩码,实现高质量3D重建。项目提供Gradio应用界面,支持文本反转和Imagic微调功能,为研究人员和开发者提供实用的3D生成工具。
lang-segment-anything - 基于文本提示的开源图像分割工具
GithubLanguage Segment-Anything图像分割对象检测开源项目深度学习计算机视觉
Lang-segment-anything是一个开源项目,结合实例分割和文本提示功能,用于生成图像中特定对象的掩码。该工具基于Meta的segment-anything模型和GroundingDINO检测模型,实现了零样本文本到边界框的对象检测。项目支持自定义文本提示进行精确对象分割,并可在Lightning AI应用平台上部署。这一工具为图像分析和对象识别提供了新的解决方案。
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。
ffn - 专为大脑组织体积EM数据集实例分割的神经网络
Flood-Filling NetworksGithubTensorFlow图像处理实例分割开源项目神经网络
Flood-Filling Networks (FFNs) 是一种专为复杂大型形状实例分割设计的神经网络模型,特别适用于大脑组织的体积电子显微镜数据集。FFN模型在处理大规模、高分辨率的神经影像数据时表现出色,能够准确识别和分割复杂的神经元结构。该开源项目在FIB-25数据集上展现了优秀性能,为神经科学研究提供了强大的分割工具,适合需要高精度神经元分割的研究人员使用。
SAX-NeRF - 稀疏视角X光3D重建与CT扫描工具箱
3D重建CT重建GithubSAX-NeRFX射线开源项目数据生成
这个工具箱支持X光新视角合成(NVS)和计算机断层扫描(CT)重建,包含9种前沿算法:6种基于NeRF,2种基于优化,1种为分析方法。此外,提供了可视化代码和数据生成代码,支持科研工作。用户可以下载预训练模型和训练日志进行测试和调试,并生成自己的CT数据。详情请访问项目仓库。
UniMatch - 革新半监督语义分割的弱到强一致性方法
GithubUniMatch半监督学习开源项目深度学习计算机视觉语义分割
UniMatch是一个创新的半监督语义分割模型,适用于自然、遥感和医学图像分析。该模型重新定义了弱到强的一致性概念,在Pascal VOC、Cityscapes和COCO等多个标准数据集上实现了领先性能。UniMatch在各种标注比例下均优于现有方法,推动了半监督语义分割技术的发展。
UNI - 革新计算病理学的通用自监督模型
GithubUNI全幻灯片图像开源项目病理AI自监督学习计算病理学
UNI是一款为计算病理学开发的通用自监督模型。它利用超过10万张H&E染色全扫描图像进行预训练,在34项代表性任务中表现卓越。UNI具备分辨率无关的组织分类、少样本玻片分类和多种癌症类型分类等能力,为病理学AI模型开发开辟新途径。
pix2pix3D - 基于2D标签图的3D感知条件图像生成模型
3D生成模型Githubpix2pix3D开源项目条件图像合成神经辐射场语义标签
pix2pix3D是一个3D感知条件生成模型,可以根据2D标签图(如分割图或边缘图)生成逼真的3D对象图像。该模型结合神经辐射场技术,能从多个视角渲染图像。通过同步生成图像和对应的标签图,pix2pix3D实现了交互式3D编辑功能,为可控的3D感知图像合成开辟了新途径。
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