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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

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。

Viewers - 开源医学影像查看器 支持多种格式和功能
DICOMwebGithubOHIF医学影像可视化开源开源项目
OHIF Viewer是开放健康影像基金会开发的医学影像Web查看器。这款可配置、可扩展的应用支持DICOMweb标准,提供2D、3D渲染、注释和测量等功能。它支持国际化和离线使用,具有广泛的定制选项,适用于多种医学影像工作流程。作为开源项目,OHIF Viewer受到学术界和商业机构的广泛应用。
dipy - 开源MR扩散成像分析Python库
DIPYGithubMRI分析Python库开源项目扩散成像神经影像学
DIPY(Diffusion Imaging in Python)是一个开源的Python库,专门用于分析MR扩散成像。该库提供了丰富的工具和算法,用于处理和分析扩散MRI数据,包括多种扩散模型、纤维追踪方法和可视化技术。DIPY遵循科学Python规范,主要面向研究领域。它支持通过pip或conda安装,并提供详细的文档。DIPY采用BSD许可证,欢迎社区贡献。
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。
pytorch_connectomics - PyTorch Connectomics加速大脑神经连接图谱构建
GithubPyTorch Connectomics图像分割开源项目深度学习框架神经连接重建连接组学
PyTorch Connectomics是一个面向神经科学领域的开源深度学习框架,专门用于处理电子显微镜采集的大脑图像数据。该框架支持连接组学中的自动和半自动语义及实例分割,提供多任务学习、主动学习和半监督学习功能。它采用分布式和混合精度优化技术,能高效处理大规模数据集。框架包含多种编码器-解码器架构,如定制3D UNet和特征金字塔网络模型,并提供全面的体积数据增强功能。由哈佛大学视觉计算组维护,PyTorch Connectomics致力于加速大脑神经连接图谱的重建过程。
dicom - Go语言开源DICOM医学影像解析库
DICOMGithubGo语言医学图像解析开源库开源项目高性能
dicom是一个开源的Go语言库和命令行工具,用于处理DICOM医学影像文件。它支持多帧图像解析、流式处理和数据集编码等功能。该项目采用Go模块和语义化版本,为开发者提供高效易用的DICOM解析工具。
Pytorch-Medical-Segmentation - 基于PyTorch的医学图像分割框架 支持2D和3D多模态分析
GithubPytorch医学图像分割开源项目深度学习神经网络
Pytorch-Medical-Segmentation是一个开源医学图像分割框架,支持2D和3D多模态分析。该项目集成多种先进算法,兼容主流医学影像格式,提供灵活配置选项。内置训练推理流程和评估指标,便于研究人员和开发者快速实现各类医学图像分割任务。
cellpose - 多功能细胞分割和图像修复工具
CellposeGithub图像处理开源项目机器学习生物医学图像细胞分割
Cellpose是一款开源的细胞分割和图像处理工具,适用于各类生物图像分析。它支持细胞和细胞核的通用分割,可针对特定数据进行优化。Cellpose提供图形界面、API和命令行接口,支持人机交互训练。最新版本还增加了图像去噪、去模糊和上采样等修复功能,进一步提升分割效果。该工具具有高度灵活性和准确性,能满足研究人员的多样化需求。
breast_cancer_classifier - 深度学习模型助力乳腺癌筛查增强放射科医师诊断能力
Deep Neural NetworksGithubPyTorchbreast cancermammographyradiologists开源项目
该开源项目提供基于深度学习的预训练模型,能够提升乳腺癌筛查的准确性。项目包含仅图像和图像+热图两种模型,适用于标准视图的乳腺X光检查,支持GPU加速,使用Python和PyTorch实现,提供详细的示例数据和预测结果。
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。
hypertools - 简化高维数据可视化和分析的Python工具包
GithubHyperToolsPython工具包开源项目数据可视化降维高维数据
HyperTools是一个用于高维数据可视化和分析的Python工具包。它能够将复杂的高维数据集降维,并生成直观的可视化结果。该工具包整合了matplotlib、scikit-learn和seaborn等库,提供数据对齐、聚类和描述等功能。HyperTools主要面向需要分析复杂数据结构的数据科学家和研究人员。
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