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MedNeXt

基于ConvNeXt的3D医学图像分割神经网络架构

MedNeXt3D医学图像分割ConvNeXt架构深度学习nnUNetGithub开源项目

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。

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介绍相关项目
MONAILabel - 智能医学影像标注与AI模型训练开源工具
AI模型GithubMONAI Label交互式标注医学影像标注开源工具开源项目
MONAI Label是一个开源的智能医学影像标注和AI模型训练工具，通过服务器-客户端系统实现AI辅助的交互式医学影像标注。支持放射学、病理学和内窥镜视频等多种医学影像类型，集成了分割、检测等先进深度学习模型。兼容3D Slicer、OHIF等主流医学影像查看器，旨在提高研究人员和临床医生创建标注数据集和训练AI模型的效率。
SegmentAnythingin3D - NeRF模型的三维目标分割框架SA3D
3D分割GithubNeRFSA3DSAM开源项目计算机视觉
SA3D是一个创新的三维目标分割框架，基于神经辐射场(NeRF)模型。它允许用户通过单一视图的手动提示，快速获取目标对象的3D分割结果。SA3D支持点提示和文本提示输入，处理时间约为2分钟。该框架在建筑、室内场景和复杂物体等多种应用场景中展现了良好的适应性，为3D场景感知和虚拟现实内容创作提供了新的可能。项目还包含直观的图形界面，便于研究人员和开发者进行快速实验和应用开发。
ml-mdm - 开源框架实现高分辨率文本到图像生成模型
GithubMatryoshka Diffusion Models开源项目文本到图像生成深度学习神经网络模型高分辨率图像合成
ml_mdm是一个Python开源项目,实现了Matryoshka扩散模型技术用于文本到图像生成。该框架支持训练单个像素空间模型生成高达1024x1024分辨率的图像,开源了U-Net和嵌套U-Net的实现。项目提供预训练模型、Web演示和CC12M数据集上的训练教程,为高分辨率图像和视频合成提供完整解决方案。
ai-assisted-annotation-client - NVIDIA AI辅助医学影像标注客户端
AI辅助标注GithubNVIDIA医学影像客户端API开源项目跨平台
NVIDIA AI辅助标注客户端是一个跨平台的C++/Python API项目,用于与AI辅助标注服务器通信。支持Linux、macOS和Windows,提供MITK和3D Slicer插件。采用客户端-服务器架构,可集成到医学影像应用中,实现3D DEXTR、分割和多边形修复等功能,提升医学影像标注效率。
semantic-segmentation - 提供丰富数据集和易于定制的语义分割模型
GithubPyTorchSOTASemantic Segmentation开源项目数据集模型库
该项目提供易于使用和定制的SOTA语义分割模型，支持多种任务和数据集。适合高精度和定制应用场景，涵盖场景解析、人类解析、人脸解析等任务。特点包括多种主干网络和分割模型，支持PyTorch、ONNX、TFLite等框架的推理和导出。即将迎来重大更新，包括新的训练流程、预训练模型、教程和分布式训练支持。用户可通过详细文档和示例轻松使用并配置定制数据集，实现高效的语义分割。
hover_net - 病理图像中细胞核分割与分类的深度学习模型
GithubHoVer-Net图像分析开源项目深度学习病理学细胞核分割
HoVer-Net是一种用于病理图像细胞核分割和分类的深度学习模型。该模型通过计算细胞核像素到质心的距离来分离聚集细胞，并利用上采样分支进行细胞核类型分类。项目提供PyTorch实现，支持模型训练、图像处理和全幻灯片分析，并包含多个预训练权重。HoVer-Net在细胞核分析任务中表现出色，为数字病理学研究提供了重要工具。
GaNDLF - 通用深度学习框架支持多种医学影像分析任务
GaNDLFGithubMLCommons医学影像分析开源项目深度学习框架
GaNDLF是一个通用深度学习框架，支持多种模型架构、数据维度和医学影像分析任务。框架内置嵌套交叉验证、数据增强和混合精度训练功能，适用于放射学和组织病理学图像处理。GaNDLF简化了深度学习开发流程，提高了模型可重现性和可解释性，使非专业人士也能轻松使用。
clinicadl - 开源神经影像数据深度学习处理框架
BIDS格式ClinicaDLGithubPython库开源项目深度学习神经影像学
ClinicaDL是Clinica的深度学习扩展,专注于神经影像数据处理。该开源框架支持BIDS格式,提供可重复的数据预处理、模型训练和评估流程。ClinicaDL兼容macOS和Linux系统,安装简便。框架配有在线教程,便于快速入门。它旨在促进神经影像学研究的标准化和可重复性,为该领域的发展提供有力工具。
Awesome-Foundation-Models-in-Medical-Imaging - 医学影像基础模型研究文献资源汇总
Github人工智能医学影像基础模型开源项目深度学习计算机视觉
本项目汇总了医学影像领域基础模型相关的研究文献和资源。内容涵盖文本提示模型和视觉提示模型两大类,包括对比学习、对话式、生成式等多种模型。项目提供论文标题、作者、发表时间和链接等详细信息。这一资源集合为医学影像基础模型研究提供了全面的参考材料。
pytorch_connectomics - PyTorch Connectomics加速大脑神经连接图谱构建
GithubPyTorch Connectomics图像分割开源项目深度学习框架神经连接重建连接组学
PyTorch Connectomics是一个面向神经科学领域的开源深度学习框架，专门用于处理电子显微镜采集的大脑图像数据。该框架支持连接组学中的自动和半自动语义及实例分割，提供多任务学习、主动学习和半监督学习功能。它采用分布式和混合精度优化技术，能高效处理大规模数据集。框架包含多种编码器-解码器架构，如定制3D UNet和特征金字塔网络模型，并提供全面的体积数据增强功能。由哈佛大学视觉计算组维护，PyTorch Connectomics致力于加速大脑神经连接图谱的重建过程。
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