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HistomicsTK

数字病理图像分析的Python工具包，支持独立和网络集成

HistomicsTKPythonDigital Slide ArchiveHistomicsUIGithub开源项目病理影像分析

HistomicsTK是一个用于数字病理图像分析的Python包，可以独立使用或作为Digital Slide Archive的插件。通过HistomicsUI执行图像分析任务，其功能可通过slicer cli web扩展，允许开发者集成自己的图像分析算法。借助机器学习技术和多分辨率图像，HistomicsTK帮助研究组织学、临床结果及基因数据的关系。适用于路径学家和算法研究者，提供如颜色归一化和细胞核分割等功能，支持Linux、Windows和OSX的安装指南。详细信息请访问官网。

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介绍相关项目
ITK - N维科学图像处理与分析的开源跨平台工具包
GithubITKNumFOCUS医学影像图像处理开源软件开源项目
ITK是专门用于N维科学图像处理、分割和配准的开源跨平台工具包。它为医学图像处理、计算机视觉等领域提供了强大的分析功能。ITK同时支持C++和Python编程，拥有丰富的文档和示例资源，适用于教学、科研及商业应用。该项目获得NumFOCUS赞助，采用Apache 2.0开源许可证发布。
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。
HistoSSLscaling - 病理组织图像自监督学习新方法
GithubPhikonViT开源项目掩码图像建模组织病理学自监督学习
HistoSSLscaling项目开发了基于掩码图像建模的自监督学习方法，用于病理组织图像分析。该项目的Phikon模型在4000万张全癌种病理切片上预训练，在多项下游任务中表现出色。项目提供了预训练模型、代码和数据集特征，为计算病理学研究提供支持。
Slicer - 跨平台医学影像分析与可视化软件
3D SlicerGithub可视化图像分析开源软件开源项目跨平台
3D Slicer是一款开源的医学影像可视化和分析软件。它兼容Windows、Linux和macOS，提供3D影像处理工具，适用于研究人员和医疗专业人士。该项目具有活跃的社区支持，定期更新，并提供详细文档和教程。3D Slicer为医学影像研究和应用提供了强大的跨平台解决方案。
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。
itkwidgets - 科学数据的交互式Web可视化Python工具
GithubJupyterPython接口itkwidgets可视化工具多维图像开源项目
itkwidgets是一个Python接口，用于在Web平台上实现多维图像、点集和几何的交互式可视化。它提供3D渲染、交互式探索和洞察生成等功能，支持Jupyter Notebook、Jupyter Lab和Google Colab等环境。该项目提供详细的安装指南和示例notebooks，便于用户可视化和分析复杂的科学数据。itkwidgets适用于医学影像、计算机视觉和数据科学等领域的研究和开发工作。
hover_net - 病理图像中细胞核分割与分类的深度学习模型
GithubHoVer-Net图像分析开源项目深度学习病理学细胞核分割
HoVer-Net是一种用于病理图像细胞核分割和分类的深度学习模型。该模型通过计算细胞核像素到质心的距离来分离聚集细胞，并利用上采样分支进行细胞核类型分类。项目提供PyTorch实现，支持模型训练、图像处理和全幻灯片分析，并包含多个预训练权重。HoVer-Net在细胞核分析任务中表现出色，为数字病理学研究提供了重要工具。
medpy - 医学图像处理的Python库和工具集
GithubMedPyPython库医学图像处理开源软件开源项目数据分析
MedPy是一个开源的医学图像处理Python库，专注于高维图像处理。它提供丰富的功能和脚本集合，支持PyPI和Conda-Forge安装。MedPy具有完善的文档和教程，适用于Python 3及以上版本。该项目在GitHub上维护，为医学图像处理研究和应用提供了有力支持。MedPy支持医学图像的分割、配准、滤波等多种处理任务，广泛应用于放射学、神经影像学等医学领域。
BCI - Pyramid Pix2pix乳腺癌免疫组织化学图像生成框架
GithubPyramidPix2pix乳腺癌免疫组织化学图像生成开源项目深度学习
BCI项目开发了Pyramid Pix2pix框架,实现HE到IHC乳腺癌图像的高质量转换。项目提供开源代码、数据集和预训练模型,支持1024x1024分辨率图像生成。研究人员可利用BCI资源开展乳腺癌图像分析和生成研究。
TotalSegmentator - 全身器官自动分割工具适用于CT和MR影像
CT图像分割GithubMR图像分割TotalSegmentator医学影像开源项目深度学习
TotalSegmentator是一款自动分割CT和MR图像中主要解剖结构的开源工具。基于大规模数据集训练,可在不同设备和协议的医学影像上实现稳健分割,支持117个CT类别和56个MR类别。工具提供多种子任务,如肺血管、体表和脑出血等特定器官分割。支持命令行和Python API调用,可在CPU或GPU上运行,并提供Docker容器部署。
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