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中文医学基准测试，全面评估医疗AI模型的知识与临床能力

CMB医学基准测试评估模型数据集人工智能Github开源项目

Chinese Medical Benchmark (CMB)是一个全面的中文医学基准测试项目，由CMB-Exam和CMB-Clin两部分组成。CMB-Exam包含11200道测试题，覆盖6大类28个子类的医学知识。CMB-Clin提供74个复杂医疗咨询案例。该项目致力于评估医疗AI模型的知识储备和临床推理能力，为中文医疗AI发展提供参考标准。

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介绍相关项目
HuatuoGPT-Vision-7B - 融合视觉知识的医疗多模态语言模型助力诊断
GithubHuatuoGPT-VisionHuggingfacePubMedVision医疗应用图像识别多模态大语言模型开源项目模型
HuatuoGPT-Vision-7B是基于Qwen2-7B和LLaVA-v1.5架构的多模态医疗语言模型。该模型利用PubMedVision数据集训练，将医学视觉知识融入多模态LLM中，能同时处理文本和图像输入。开源代码可从GitHub获取，便于模型部署和使用。HuatuoGPT-Vision-7B在医疗诊断、图像分析等领域展现出潜力，为医疗应用提供了新的解决方案。
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。
MMStar - 大型视觉语言模型评估的新标准
GithubMMStar人工智能基准测试多模态评估开源项目视觉语言模型
MMStar是一个创新的多模态评估基准，包含1500个精选的视觉关键样本。它解决了现有评估中的视觉冗余和数据泄露问题，提高了多模态性能评估的准确性。MMStar涵盖6大核心能力和18个细分维度，每个核心能力均衡分配250个样本。项目提供评估工具、数据集和在线排行榜，为视觉语言模型研究指明新方向。
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。
clinical-assertion-negation-bert - 临床文本病症状态分类BERT模型
BERTGithubHuggingface临床医疗医疗诊断开源项目文本分类模型自然语言处理
基于ClinicalBERT的预训练模型，专注于临床笔记中的病症状态分类。该模型可识别医疗记录中的病症状态，将其分为存在(PRESENT)、不存在(ABSENT)和可能存在(POSSIBLE)三类。通过在i2b2挑战赛数据集上微调，为临床文档的结构化处理提供支持。
Q-Bench - 评测多模态大语言模型的低层视觉能力
GithubICLR2024Q-Bench低层视觉基准测试多模态大语言模型开源项目
Q-Bench是一个评估多模态大语言模型低层视觉能力的基准测试。它通过感知、描述和评估三个领域，使用LLVisionQA和LLDescribe数据集测试模型性能。该项目采用开放式评估框架，支持研究者提交结果或模型。Q-Bench对比了开源和闭源模型的表现，并与人类专家水平进行对照，为深入理解和提升多模态AI的基础视觉处理能力提供了关键洞察。
Awesome_Mamba - Mamba状态空间模型在医学图像分析及多领域的应用进展
GithubMamba模型医学图像分析开源项目状态空间模型自然语言处理计算机视觉
Awesome_Mamba项目汇集了Mamba状态空间模型在多个领域的应用资源，包括医学图像分析、远程感应、语音和视频处理等。该项目提供最新研究论文和GitHub代码仓库链接，涵盖架构重设计、创新应用等内容。项目持续更新，为研究人员和开发者提供Mamba模型在各领域最新进展的综合参考。
SAT - 突破性医学图像分割模型，支持多模态多区域文本提示
GithubSAT医学图像分割多模态开源项目文本提示通用分割模型
SAT是一个基于72个公共3D医学分割数据集构建的通用医学图像分割模型。它通过文本提示可分割MR、CT、PET三种模态和8个人体区域的497个类别。相比传统专家模型，SAT在效率和性能上都有所提升。项目开源了完整代码、预训练模型和数据集，为医学图像分析和AI研究提供了新的工具和资源。
bluebert_pubmed_mimic_uncased_L-12_H-768_A-12 - 基于PubMed和MIMIC-III数据的BlueBERT医学自然语言处理模型
BERTBlueBertGithubHuggingface临床笔记医学文本开源项目模型自然语言处理
BlueBERT是一个经过PubMed文献摘要和MIMIC-III临床笔记预训练的BERT模型，适用于医学自然语言处理。它使用NLTK进行文本预处理，提高了对医学文本的理解能力，是临床研究和医学信息检索的有效工具。
相关项目
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