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SOTA-MedSeg

医学图像分割前沿挑战与顶级方法概览

SOTA-MedSeg项目汇总了医学图像分割领域的前沿挑战和顶级方法。涵盖头部、颈部、心脏和腹部等多个身体部位的分割任务,包括脑肿瘤、主动脉瘤和肾脏肿瘤等疾病。项目列出各大挑战赛的最佳方法及性能指标,提供相关论文和代码链接,是了解医学图像分割最新进展的综合资源。

SAM-Adapter-PyTorch - 提升复杂场景下图像分割效果的开源项目
GithubICCVPyTorchPythonSAM-AdapterSegment Anything开源项目
SAM-Adapter项目提升了SAM在伪装、阴影和医疗图像分割中的表现。最新的更新支持更强大的SAM2骨干网络,并提供多种预训练模型和数据集下载链接,便于快速上手。该项目在IEEE/CVF国际计算机视觉会议上展示,并包含详细的环境配置和训练指南,方便研究人员进行深度学习任务。
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。
Kaggle-PANDA-1st-place-solution - Kaggle冠军前列腺癌诊断AI模型准确率达94%
GithubPANDA竞赛人工智能前列腺癌分级图像处理开源项目深度学习
本项目展示Kaggle PANDA竞赛冠军解决方案,应用深度学习技术进行前列腺癌诊断和Gleason评分。模型利用图像分割和标签清洗等技术,在公开数据集上达到94%准确率,并在多项国际研究中得到验证。项目开源代码和模型,为医疗AI研究提供参考。
Sunsimiao - 中文医疗大模型,提供全面诊疗建议
CMB-ExamGithubQwen2-7BSunsimiao中文医疗大模型开源项目高质量医疗数据
孙思邈中文医疗大模型结合孙思邈的医学理念和高质量中文医疗数据,旨在提供广泛的诊疗建议。该模型在多个医疗考试中表现出色,由华东理工大学发起,得到多家组织支持。训练数据涵盖医疗文献、教材、诊断数据和问诊对话,持续更新并通过人工与自动化处理以确保高质量。
MedQuAD - 涵盖多类医学问题的大规模问答数据集
GithubMedQuADNIH网站UMLS医疗问答数据集开源项目问答系统
MedQuAD是一个包含47,457对医学问答的大规模数据集,源自12个美国国立卫生研究院(NIH)网站。它涵盖37种问题类型,涉及疾病、药物和其他医疗实体,并附有丰富的语义注释。此外,MedQuAD提供2,479个经人工评判的答案作为QA测试集,可用于评估信息检索和问答系统的性能。这一资源为医学自然语言处理和问答系统研究提供了重要支持。
Virchow2 - 基于神经网络的病理切片图像分析与特征提取模型
GithubHuggingfacePyTorchVirchow2图像识别开源项目模型深度学习病理学
Virchow2是一个专门用于病理切片分析的深度学习模型,通过310万张医学图像训练而成。模型能够自动分析不同放大倍率的病理图像,提取关键特征信息,为计算病理学研究提供基础支持。其采用先进的视觉转换器架构,具备强大的图像处理能力。目前仅向学术研究机构开放使用,需要通过机构邮箱认证。
Segment-Anything-CLIP - 整合Segment-Anything与CLIP的图像分析框架
CLIPGithubsegment-anything人工智能图像分割开源项目计算机视觉
项目通过结合Segment-Anything的分割能力和CLIP的识别功能,构建了一个高效的图像分析框架。系统可自动生成多个分割掩码,并对每个掩码区域进行分类。这种创新方法不仅提高了图像分析的精度,还为计算机视觉领域的研究和应用开辟了新途径。
MONAI - 基于PyTorch的医疗影像深度学习开源平台
GithubMONAIPyTorch医疗成像开源软件开源项目深度学习框架
MONAI是一个基于PyTorch的开源平台,专注于医疗影像的深度学习。它提供灵活的数据预处理、易于集成的API、领域特定的网络和评估指标,并支持多GPU和多节点数据并行。MONAI旨在为学术、工业和临床研究者提供优化和标准化的模型创建和评估工具,促进跨领域合作。
awesome_Chinese_medical_NLP - 中文医学自然语言处理(NLP)开源资源大全
CBLUEGithubawesome_Chinese_medical_NLP中文医疗信息处理命名实体识别开源项目知识图谱
收录中文医学自然语言处理(NLP)各类资源,如术语集、语料库、词向量、预训练模型、知识图谱、命名实体识别、问答系统和信息抽取工具。项目旨在推动中文医学NLP技术发展,提供丰富的开源数据集和工具,包含中文医疗信息处理挑战榜CBLUE数据集、中文电子病历预训练Bert模型及多种医学词汇和知识图谱资源。这些材料涵盖术语标准化、文本分类等领域,为中文医学NLP研究和应用奠定坚实基础。
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