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cellpose

多功能细胞分割和图像修复工具

Cellpose是一款开源的细胞分割和图像处理工具,适用于各类生物图像分析。它支持细胞和细胞核的通用分割,可针对特定数据进行优化。Cellpose提供图形界面、API和命令行接口,支持人机交互训练。最新版本还增加了图像去噪、去模糊和上采样等修复功能,进一步提升分割效果。该工具具有高度灵活性和准确性,能满足研究人员的多样化需求。

deepcell-tf - 用于单细胞生物图像分析的深度学习库
Githubdeepcell-tf单细胞分析开源项目时间序列数据深度学习细胞分割
DeepCell-tf是一个用于生物图像单细胞分析的深度学习库,基于Python和TensorFlow 2构建,提供预训练模型用于图像数据分析,并支持开发新的深度学习模型。其特色包括细胞分割和追踪模型的应用,处理2D、3D图像和时间序列数据。此外,还能结合DeepCell Toolbox、DeepCell Tracking和DeepCell Kiosk等工具进行预处理、追踪和大数据集云端部署。该库支持GPU加速,提供详细文档和示例,方便快速上手和模型训练。
awesome-single-cell - 综合单细胞数据分析工具和方法清单
Github单细胞RNA测序基因表达分析开源项目生物信息学细胞群体分析软件包
该资源列表汇集了单细胞数据分析的软件包和方法,包括RNA-seq、ATAC-seq等数据类型。涵盖质量控制、基因网络识别、细胞聚类、降维和轨迹推断等分析步骤。同时提供教程、工作流程、网络门户和相关文献链接。列表持续更新,为单细胞研究提供全面参考。
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。
TotalSegmentator - 全身器官自动分割工具适用于CT和MR影像
CT图像分割GithubMR图像分割TotalSegmentator医学影像开源项目深度学习
TotalSegmentator是一款自动分割CT和MR图像中主要解剖结构的开源工具。基于大规模数据集训练,可在不同设备和协议的医学影像上实现稳健分割,支持117个CT类别和56个MR类别。工具提供多种子任务,如肺血管、体表和脑出血等特定器官分割。支持命令行和Python API调用,可在CPU或GPU上运行,并提供Docker容器部署。
cytoflow - 用于流式细胞术定量分析的Python工具包
CytoflowGithubPython工具开源软件开源项目数据可视化流式细胞术分析
Cytoflow是一个开源的Python工具包,用于流式细胞术数据的定量和可重复分析。它提供图形界面和Python模块,强调元数据和工作流程概念。该工具支持自动门控和混合模型等数据驱动分析,适合细胞内状态测量。Cytoflow注重易用性和可视化,具有良好的扩展性,可在多种操作系统上运行。
IOPaint - AI图像处理工具,支持修复和扩展画面
AI绘图GithubIOPaint图像处理开源开源项目插件热门
IOPaint是一款基于最新AI模型技术,提供免费且开源的图像修复与扩展工具。该项目支持多种AI模型,如Erase模型和Diffusion模型等,助力用户轻松移除图片中不想要的对象或缺陷。全面支持CPU、GPU以及苹果硅片,并提供丰富的插件,满足各种图片处理需求。用户可通过简易的Web界面操作,编辑和批处理图片,体验逼真的图像处理效果。
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。
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。
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。
scGPT - AI单细胞多组学基础模型
GithubscGPT单细胞多组学在线应用基因表达调控网络开源项目预训练模型
scGPT是一个基于AI的单细胞多组学研究基础模型,提供丰富的预训练模型和在线应用程序。该平台支持基因调控网络分析、细胞类型注释及多组学集成,适用于处理大规模细胞数据集,如全人类及特定器官细胞。此外,其零样本学习和快速参考映射功能,加上不断更新的训练模型,保障了其在多种研究任务中的应用前沿性和广泛适用性。
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