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MedNeXt

基于ConvNeXt的3D医学图像分割神经网络架构

MedNeXt是一种基于ConvNeXt设计的神经网络架构,专门用于3D医学图像分割。它针对稀疏标注的医学数据集进行了优化,提供灵活的使用方式。该项目包含完整模型和独立模块,可集成到其他流程中。MedNeXt基于nnUNet框架,支持梯度检查点等功能,适用于低内存设备训练大型模型。项目还提供了多种预定义架构大小和内核尺寸的选项。

d2-net - 深度学习驱动的联合特征检测与描述
CNND2-NetGithub开源项目深度学习特征提取计算机视觉
D2-Net是一个用于联合检测和描述局部图像特征的卷积神经网络模型。该项目提供模型实现、预训练权重、特征提取脚本和MegaDepth数据集训练流程。D2-Net在图像匹配和3D重建等计算机视觉任务中表现优异,提高了特征提取的准确性和效率。项目支持多尺度特征提取,并包含在不同数据集上训练的模型权重。
MedCAT - 从电子健康记录中提取信息并链接到生物医学术语库
GithubMedCATSNOMED-CTUMLS开源项目生物医学本体论电子健康记录
MedCAT是一款用于从电子健康记录(EHR)中提取信息并将其链接到生物医学术语库(如SNOMED-CT和UMLS)的工具。它支持多个模型,包括UMLS小型模型、完整的SNOMED国际模型和荷兰UMLS模型等。用户可以通过UMLS用户认证下载最新的模型包。项目持续更新,新增功能包括医疗文本否定检测和患者时间线深度生成建模。此外,还发布了多篇相关研究论文。安装简单,可选择支持GPU或CPU。
Open3D-PointNet2-Semantic3D - 使用Open3D和PointNet++进行高效3D数据处理与语义分割
GithubOpen3DPointNet++Semantic3D开源项目机器学习语义分割
该项目演示了如何使用Open3D与PointNet++进行3D点云的加载、预处理及语义分割,提供了高效的点云操作方法和训练预测流程,为Semantic3D数据集提供了简洁优化的基准实现,适用于深度学习应用的快速开发。
XrayGPT - 胸部X光智能分析与报告生成系统
AI医疗GithubXrayGPT医疗视觉语言模型开源项目放射学报告胸部X光
XrayGPT是一个结合医学视觉语言模型技术的人工智能项目,专注于胸部X光片分析和报告生成。该系统整合了经过微调的Vicuna语言模型和MedClip医学视觉编码器,通过线性变换实现对齐。XrayGPT经过大量医患对话和放射学对话训练,可生成准确、清晰的X光分析摘要,为放射科医生提供辅助支持。
Medical_NLP - 医疗行业自然语言处理资源汇总,包括评测、数据集和预训练模型
GithubMedical_NLP中文医疗基准测评开源项目开源预训练模型数据集评测
本页面汇总了最新的医疗自然语言处理资源,涵盖基准评测、比赛信息、多语言数据集、开源预训练模型、学术论文和工具包等内容。为研究人员和开发者提供一站式资源支持,以提升医疗NLP领域的研究深度和应用效果。
ISBNet - 高效准确的3D点云实例分割网络实现先进场景理解
3D点云GithubISBNet实例分割开源项目深度学习计算机视觉
ISBNet是一种创新的3D点云实例分割网络,采用实例感知采样和框感知动态卷积技术。通过多任务学习方法和轴对齐边界框预测,ISBNet在ScanNetV2、S3DIS和STPLS3D等数据集上实现了领先的分割精度,同时保持快速推理速度。该方法有效解决了密集场景中相同语义类别物体的分割问题,为3D场景理解提供了新的解决方案。
tutorials - 涵盖2D和3D分类、分割、回归及配准任务实例MONAI教程
2D分割3D分割GithubJupyter NotebookMONAIPyTorch开源项目
本资源库包含详尽的MONAI教程,涵盖2D和3D分类、分割、回归及配准任务实例。教程演示如何使用Matplotlib和Jupyter Notebook在PyTorch和MONAI中进行医学图像处理和深度学习操作,并提供Colab环境下的GPU加速指南及数据处理和问题解决方法。教程还介绍了模型部署、实验管理、联邦学习和数字病理学实例,帮助用户掌握和应用MONAI功能。
CellViT - 基于Vision Transformer的细胞核分割与分类模型
CellViTGithubPanNuke数据集Vision Transformer开源项目深度学习细胞分割
CellViT是一种基于Vision Transformer的深度学习方法,用于数字化组织样本中的细胞核自动实例分割。该项目结合了预训练的Vision Transformer编码器和U-Net架构,在PanNuke数据集上取得了领先性能。通过引入加权采样策略,CellViT提高了对复杂细胞实例的识别能力。它能够快速处理千兆像素级全切片图像,并可与QuPath等软件集成,为后续分析提供定位化的深度特征。
ESANet - 高效RGB-D语义分割网络用于室内场景分析
ESANetGithubRGB-D实时处理室内场景分析开源项目语义分割
ESANet是一个高效的RGB-D语义分割网络,专为室内场景分析设计。该网络在NVIDIA Jetson AGX Xavier上实现实时语义分割,适用于移动机器人的实时场景分析系统。项目提供训练和评估代码,支持模型转换至ONNX和TensorRT,并可测量推理时间。ESANet在NYUv2、SUNRGB-D和Cityscapes等数据集上展现出优异性能。
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