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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。

M3D - 推动3D医学图像分析的多模态大语言模型
3D医学图像分析AI医疗GithubM3D医学数据集多模态大语言模型开源项目
M3D是首个针对3D医学分析的多模态大语言模型系列。项目包含最大规模开源3D医学数据集M3D-Data、多任务能力模型M3D-LaMed和全面评估基准M3D-Bench。M3D在图像-文本检索、报告生成、视觉问答、定位和分割等任务中表现优异,为3D医学图像分析领域提供了新的研究方向。
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。
UniSeg - 多模态3D医学图像通用分割模型
GithubMICCAI 2023UniSeg分割模型医学图像多器官分割开源项目
UniSeg是一个基于提示驱动的通用分割模型,可对多模态、多领域的3D医学图像进行多器官、肿瘤和椎骨分割。作为强大的分割模型和特征学习器,UniSeg提供完整代码实现、预训练模型及详细使用说明。项目涵盖数据准备、预处理、训练和测试等步骤。在MICCAI SegRap 2023比赛中,UniSeg在两项任务中均获得第二名,展现了其在医学图像分割领域的出色表现。
SegVol - 突破性的通用交互式三维医学影像分割模型
3D建模CT扫描GithubSegVol人工智能医学图像分割开源项目
SegVol是一个创新的通用交互式三维医学影像分割模型,支持点、框和文本提示输入。该模型在96,000个CT扫描数据集上训练,可分割超过200个解剖类别。SegVol开源了推理代码、训练代码、模型参数以及预训练的ViT参数。通过内部和外部验证,SegVol展现出优秀的分割性能,为医学影像分析提供了新的解决方案。
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。
neurite - 医疗影像分析神经网络工具箱,支持TensorFlow和Keras
GithubNeuritekerastensorflow医疗影像分析卷积网络开源项目
Neurite是一个专注于医疗影像分析的神经网络工具箱,兼容TensorFlow和Keras,包括多种网络层、实用工具、灵活模型、生成器和回调函数,适合处理、训练和调试医疗影像数据。其主要功能有UNet模型、卷积编码器和解码器、N维网格插值、分割工具和度量指标。该工具可以通过pip简单安装,并提供科研文献引用支持,项目鼓励社区贡献,已在VoxelMorph和brainstorm等项目中使用。
Medical-SAM2 - 基于SAM2框架的2D和3D医学图像精准分割模型
GithubMedical SAM 2医学影像图像分割开源项目深度学习计算机视觉
Medical-SAM2是一个开源的医学图像分割模型,基于SAM2框架开发。该模型支持2D和3D医学图像分割,适用于REFUGE眼底图像和BTCV腹部多器官等数据集。项目提供环境配置、数据准备和训练步骤指南,以及预训练权重。Medical-SAM2为医学图像分析研究提供了实用的工具和资源。
SAMed - 基于SAM的高效医学图像分割模型
GithubLoRASAMedSegment Anything Model医学图像分割多器官分割开源项目
SAMed是一种基于Segment Anything Model的医学图像分割方法,通过低秩适应微调策略优化SAM模型。在Synapse多器官分割数据集上,SAMed达到81.88 DSC和20.64 HD的性能。由于仅更新部分参数,SAMed具有低部署和存储成本的优势。研究团队还推出了性能更高的SAMed_h版本,为医学影像分析提供了新的解决方案。
convnext_small.fb_in22k_ft_in1k_384 - ConvNeXt模型提升图像分类精度的预训练与微调方案
ConvNeXtGithubHuggingfaceImageNet图像分类开源项目模型模型比较特征提取
ConvNeXt是一款用于图像分类的模型,于ImageNet-22k数据集预训练,并在ImageNet-1k上微调。该模型拥有50.2百万参数和25.6 GMACs,支持384x384尺寸的图像处理。除了图像分类外,它还支持特征图和图像嵌入提取。凭借其优异的性能和高效的图像处理能力,ConvNeXt被广泛应用于复杂的图像识别任务。通过timm库可实现模型便捷的加载与应用,适用于各种研究与工程需求。
convnextv2_large.fcmae - 用于图像特征提取的自监督卷积模型
ConvNeXt-V2GithubHuggingfaceImageNet-1k图像分类开源项目模型特征提取自监督学习
ConvNeXt-V2是一种运用全卷积掩码自动编码器框架进行预训练的自监督特征表示模型,适用于微调和特征提取。模型适用于图像分类、特征图提取和图像嵌入,具备较高的参数和计算效率,可在ImageNet-1k等大规模数据集上展现出色表现。通过timm库加载,模型提供了处理多种图像任务的灵活性与精确度,是计算机视觉领域的重要工具。
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