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。

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介绍相关项目

MedTrinity-25M - 多粒度标注医学数据集推动医疗AI进步

GithubMedTrinity-25M医学数据集多模态多粒度标注大规模开源项目

MedTrinity-25M是一个大规模医学多模态数据集，包含2500万条多粒度标注。该数据集整合了医学图像和文本信息，采用创新处理流程和先进语言模型生成精细描述。它显著提升了医学视觉问答性能，为医疗AI发展提供重要资源。项目还开源了相关模型和代码，推动医学AI领域的开放协作。

deep-learning-colonoscopy - 深度学习在结肠镜息肉检测和分类中的应用进展

Github医学影像开源项目息肉分类息肉检测深度学习结肠镜检查

本项目汇集了深度学习在结肠镜息肉检测和分类领域的前沿研究。内容涵盖息肉检测定位、分类及同步检测分类三大方向,并提供数据集信息、深度学习架构和性能指标等技术细节。这些研究成果有望提升结肠癌筛查的准确度和效率,推动相关临床应用的发展。

SyntheticTumors - 合成肿瘤数据助力AI提升真实肿瘤分割效果

AIGithub医学影像合成肿瘤开源项目深度学习肿瘤分割

SyntheticTumors项目开发了创新策略生成合成肝脏肿瘤数据，用于训练AI模型。研究发现，使用合成肿瘤数据训练的模型在真实肿瘤分割任务中表现优于使用真实肿瘤数据训练的模型。项目提供了多个合成肿瘤示例，展示了其与真实肿瘤的视觉相似性。这种方法为医学影像分析和AI辅助诊断提供了新的研究方向。

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。

awesome-segment-anything - Segment Anything项目研究进展

GithubInpaintingSegment Anything医疗图像分割开源项目计算机视觉项目专有名称

本项目专注于追踪和总结Segment Anything在计算机视觉领域的最新研究进展，内容涵盖基准模型论文、衍生论文和衍生项目，覆盖医学影像分割、视频帧插值、低层视觉、图像插补等多个领域。如觉得本资源库有帮助，请星标或分享。这里提供最新的项目更新和丰富的资源链接，助力进一步研究和应用。

LLaVA-Med - 生物医学视觉语言模型助力图像分析与智能问答

GithubLLaVA-Med多模态大语言模型开源项目生物医学视觉问答

LLaVA-Med是一个针对生物医学领域的大规模语言和视觉模型。该模型通过课程学习方法对LLaVA进行了生物医学领域适应，在PathVQA和VQA-RAD等开放式生物医学问答任务中表现优异。LLaVA-Med支持多模态对话和视觉问答，为生物医学视觉语言处理研究提供了有力工具。需要注意的是，此模型仅供研究使用，不适用于临床决策。

ritm_interactive_segmentation - 迭代训练与掩码引导的交互式图像分割方法

Github交互式图像分割开源项目神经网络计算机视觉迭代训练遮罩引导

该项目提出了一种基于掩码引导的迭代训练方法，用于交互式图像分割。这种方法能够分割新对象，也可从外部掩码开始修正。采用简单前馈模型，无需额外优化即可达到先进性能。项目提供训练和测试代码、预训练模型及交互式演示，支持多种数据集和评估指标。

TransMorph_Transformer_for_Medical_Image_Registration - 基于Transformer的无监督医学图像配准方法

GithubPyTorchTransMorphTransformer医学影像配准开源项目深度学习

TransMorph是一个利用Transformer架构进行无监督医学图像配准的开源项目，结合了Vision Transformer和Swin Transformer技术。提供多个模型变体和多种损失函数，支持单模态和多模态配准，公开了训练脚本和预训练模型，并在MICCAI 2021 L2R挑战中表现出色。

RGBD-semantic-segmentation - RGB-D语义分割技术发展综述及性能评估

GithubRGBD语义分割开源项目性能对比数据集深度学习评估指标

visual-med-alpaca - 生物医学多模态AI模型实现图像理解和复杂问答

AIGithubLLMVisual Med-Alpaca多模态开源项目生物医学

Visual Med-Alpaca是一个参数高效的开源生物医学基础模型，集成了多模态能力。基于LLaMa-7B架构，该模型通过指令微调和视觉模块扩展，可执行放射影像解读和复杂临床问答等任务。仅需一张消费级GPU即可运行，为生物医学领域提供了灵活高效的AI研究工具。该项目仅供学术研究使用。

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