SyntheticTumors

合成肿瘤数据助力AI提升真实肿瘤分割效果

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。

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介绍相关项目

DiffTumor - 基于扩散模型的跨器官早期肿瘤合成与检测方法

AI检测DiffTumorGithub医学影像开源项目泛化能力肿瘤合成

DiffTumor项目提出了一种新颖的跨器官早期肿瘤合成方法。该方法基于扩散模型,通过学习胰腺早期肿瘤特征,可合成肝脏和肾脏的早期小肿瘤。研究发现不同腹部器官的早期小肿瘤在影像学上具有相似性。该方法经放射科医生评估和AI算法测试,证实了其在肿瘤检测任务中的有效性。DiffTumor为医学影像领域的数据增强和跨器官肿瘤检测开辟了新思路。

breast_cancer_classifier - 深度学习模型助力乳腺癌筛查增强放射科医师诊断能力

Deep Neural NetworksGithubPyTorchbreast cancermammographyradiologists开源项目

该开源项目提供基于深度学习的预训练模型，能够提升乳腺癌筛查的准确性。项目包含仅图像和图像+热图两种模型，适用于标准视图的乳腺X光检查，支持GPU加速，使用Python和PyTorch实现，提供详细的示例数据和预测结果。

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。

syntheticAIdata - 为计算机视觉AI模型提供大规模合成训练数据的平台

AIAI工具合成数据数据生成模型训练计算机视觉

syntheticAIdata是一个为企业提供合成数据解决方案的平台，主要用于训练视觉AI模型。该平台能够生成大规模高质量数据，具有自动注释、成本效益高等特点。它采用无代码设计，操作简便。使用syntheticAIdata不仅可以降低数据获取成本，还能保护隐私、确保合规，加快AI产品开发进程。平台支持与主流云服务一键集成，便于用户快速部署和使用。syntheticAIdata通过模拟真实场景生成数据，有效规避了隐私和监管风险。对于企业来说，这是一个能够加速AI项目落地、提高模型性能的实用工具。

SynthSeg - 通用深度学习脑部MRI分割工具适用多种对比度和分辨率

SynthSeg深度学习脑部扫描分割

SynthSeg是一种深度学习脑部MRI分割工具，可处理不同对比度和分辨率的扫描。无需重新训练即可适用于各年龄段和健康状况的人群，可处理预处理或未预处理的扫描，并能应对白质病变。SynthSeg 2.0版本增加了皮层分区、自动质量控制和颅内容积估计功能，提高了其在分析大规模异质临床脑MRI数据集中的实用性。

awesome-transformers-in-medical-imaging - Transformer在医学影像分析中的最新应用进展

GithubTransformer分割医学图像分析开源项目深度学习计算机视觉

本项目汇总了Transformer在医学影像分析领域的最新研究成果,包括图像分割、分类、重建等多个任务。资源库按时间顺序整理相关论文和开源实现,为研究人员提供全面参考。内容定期更新,旨在促进Transformer在医学影像分析中的应用与发展。

SAT - 突破性医学图像分割模型，支持多模态多区域文本提示

GithubSAT医学图像分割多模态开源项目文本提示通用分割模型

SAT是一个基于72个公共3D医学分割数据集构建的通用医学图像分割模型。它通过文本提示可分割MR、CT、PET三种模态和8个人体区域的497个类别。相比传统专家模型，SAT在效率和性能上都有所提升。项目开源了完整代码、预训练模型和数据集，为医学图像分析和AI研究提供了新的工具和资源。

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。

BCI - Pyramid Pix2pix乳腺癌免疫组织化学图像生成框架

GithubPyramidPix2pix乳腺癌免疫组织化学图像生成开源项目深度学习

BCI项目开发了Pyramid Pix2pix框架,实现HE到IHC乳腺癌图像的高质量转换。项目提供开源代码、数据集和预训练模型,支持1024x1024分辨率图像生成。研究人员可利用BCI资源开展乳腺癌图像分析和生成研究。

SOTA-MedSeg - 医学图像分割前沿挑战与顶级方法概览

GithubMICCAIU-Net医学图像分割开源项目挑战赛深度学习

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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豆包 MarsCode 是一款革命性的编程助手，通过AI技术提供代码补全、单测生成、代码解释和智能问答等功能，支持100+编程语言，与主流编辑器无缝集成，显著提升开发效率和代码质量。

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有言平台提供一站式AIGC视频创作解决方案，通过智能技术简化视频制作流程。无论是企业宣传还是个人分享，有言都能帮助用户快速、轻松地制作出专业级别的视频内容。

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Kimi AI助手提供多语言对话支持，能够阅读和理解用户上传的文件内容，解析网页信息，并结合搜索结果为用户提供详尽的答案。无论是日常咨询还是专业问题，Kimi都能以友好、专业的方式提供帮助。

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