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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。

Virchow - 自监督视觉模型实现病理图像顶尖性能
GithubHuggingfacePyTorchVirchowVision Transformer图片特征提取开源项目模型计算病理学
Virchow是通过1.5百万张病理学图像预训练的自监督视觉模型,适用于特征提取和多种计算病理学应用。采用ViT-H/14架构,具有32层和1280维度嵌入,优化于PyTorch和timm框架中高效运行,适合GPU混合精度模式。用户需遵守开源许可证,并可在HuggingFace平台获取。Virchow可根据具体数据集或应用需求进行细调整合。
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。
ai-assisted-annotation-client - NVIDIA AI辅助医学影像标注客户端
AI辅助标注GithubNVIDIA医学影像客户端API开源项目跨平台
NVIDIA AI辅助标注客户端是一个跨平台的C++/Python API项目,用于与AI辅助标注服务器通信。支持Linux、macOS和Windows,提供MITK和3D Slicer插件。采用客户端-服务器架构,可集成到医学影像应用中,实现3D DEXTR、分割和多边形修复等功能,提升医学影像标注效率。
gif_your_nifti - NIfTI脑部影像数据转换GIF动画工具
GIF生成GithubNIfTIPython工具开源项目数据可视化脑成像
gif_your_nifti是一个将NIfTI格式脑部影像数据转换为GIF动画的开源工具。支持灰度、伪彩色、深度和RGB等多种模式,提供大小调整等选项。用户可通过命令行或Python脚本使用,适用于科研展示和医学影像分析。工具依赖常用Python库,安装简便,支持Docker部署。
nnUNet - 自适应医学图像分割深度学习框架
GithubnnU-Net医学影像图像分割开源项目深度学习自动化
nnUNet是一个自适应深度学习框架,专注于医学图像分割。它可自动分析训练数据并优化U-Net分割流程,无需专业知识即可使用。支持2D和3D图像,处理多种模态和输入通道,并能应对不平衡类别分布。在多个生物医学图像分割挑战中表现出色,广泛用作基线方法和开发框架。适用于领域科学家和AI研究人员,为医学图像分析提供强大支持。
tika-python - Python版Apache Tika库,支持文档解析、文本翻译与语言检测
Apache TikaGithubPython库REST服务器tika-python安装开源项目
tika-python是Apache Tika的Python移植版,通过Tika REST Server提供强大的文档解析、文本翻译和语言检测功能。该库支持通过多个接口调用,支持gzip压缩输入输出流,并提供命令行工具。用户可配置环境变量,在无网络连接环境中使用,优化其行为。
AlizaMS - 多功能DICOM查看器 为医学影像分析提供全面支持
3D渲染DICOMGithub医学影像去识别化多平面重建开源项目
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。
topaz - 冷冻电镜图像颗粒检测和去噪的神经网络工具
GithubTopaz冷冻电镜卷积神经网络图像处理开源项目粒子检测
Topaz是一个用于冷冻电镜图像分析的开源工具。它使用卷积神经网络进行颗粒检测,并提供显微图和断层图去噪功能。Topaz的处理流程包括图像预处理、模型训练、分割和颗粒提取。该工具支持GPU加速,可通过多种方式安装。Topaz为冷冻电镜数据处理提供了全面的解决方案,助力结构生物学研究。
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。
micro-sam - 显微镜图像交互式分割与追踪工具
GithubSegment Anythingnapari应用交互式分割开源项目微观图像分割模型微调
micro-sam是一款专为显微镜图像分析设计的开源工具,基于Segment Anything模型。它支持2D和3D图像的交互式分割以及2D图像序列的追踪。作为napari插件,micro-sam允许用户通过简单点击实现复杂分割任务。该工具还提供模型微调和大规模图像处理功能,为显微镜数据分析提供了高效灵活的解决方案。
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