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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。

GenerativeModels - MONAI医学影像生成模型库推动AI医疗研究
GithubMONAI人工智能医学图像开源项目深度学习生成模型
GenerativeModels是MONAI项目的子项目,致力于医学影像生成模型的研究。它提供多种生成模型架构,如扩散模型和自编码器,以及医学影像专用的损失函数和评估指标。项目包含与MONAI兼容的训练引擎和丰富教程,支持研究人员进行图像合成、异常检测和超分辨率重建等任务。这些工具和资源有助于推进医学AI领域的发展。
HuatuoGPT-Vision - 大规模医疗视觉知识赋能多模态语言模型
GithubHuatuoGPT-VisionPubMedVision医学VQA数据集医学视觉知识多模态大语言模型开源项目
HuatuoGPT-Vision项目致力于增强多模态语言模型的医疗视觉理解能力。该项目推出了包含130万高质量医疗视觉问答对的PubMedVision数据集,显著提升了模型在医疗领域的多模态表现。研究团队基于此开发了HuatuoGPT-Vision-7B和34B两个版本的医疗多模态语言模型,在多项医疗视觉问答基准测试中均取得了优异成绩。这一项目不仅为医疗人工智能领域提供了宝贵的数据资源和先进模型,还有望推动医疗影像分析和诊断技术的进步。
Kaggle-PANDA-1st-place-solution - Kaggle冠军前列腺癌诊断AI模型准确率达94%
GithubPANDA竞赛人工智能前列腺癌分级图像处理开源项目深度学习
本项目展示Kaggle PANDA竞赛冠军解决方案,应用深度学习技术进行前列腺癌诊断和Gleason评分。模型利用图像分割和标签清洗等技术,在公开数据集上达到94%准确率,并在多项国际研究中得到验证。项目开源代码和模型,为医疗AI研究提供参考。
SAM4MIS - 医学图像分割技术的前沿进展
GithubSAM人工智能医学图像分割开源项目深度学习计算机视觉
SAM4MIS项目综述了Segment Anything Model (SAM)和SAM2在医学图像分割领域的应用进展。该项目涵盖了从经验评估到方法改进的全面研究成果,为医学图像分割提供了最新见解。通过持续跟踪和汇总SAM相关研究,SAM4MIS为医学图像分析研究提供了重要参考,促进了该领域技术的创新。
dsmil-wsi - 用于全玻片图像中肿瘤检测的双流多实例学习网络
Camelyon16DSMILGithubMILPytorchTCGA开源项目
结合自监督对比学习与多实例学习网络,实现10倍速度优化全视图图像分类。最新版本支持交叉验证、改进多标签任务指标并修复脚本错误。了解如何在TCGA肺癌和Camelyon16数据集上进行训练与测试,以及生成色彩和检测图的详细步骤。
awesome-multimodal-in-medical-imaging - 医学影像多模态学习应用资源集锦
Github医学影像多模态学习开源项目报告生成视觉语言模型视觉问答
该项目汇集医学影像多模态学习应用资源,涵盖数据集、综述、报告生成、视觉问答和视觉语言模型等。内容包括大语言模型相关论文,并提供最新论文和代码链接。资源库定期更新,收录超过100篇高质量论文,为医学影像多模态研究提供重要参考。
fastMRI - 原始 MRI 测量值和临床 MRI 图像的大规模数据集
GithubPyTorchfastMRI人工智能开源项目数据集磁共振成像
fastMRI项目通过减少测量数据,加速MRI扫描,降低医疗成本,减轻患者压力。该项目由Facebook AI Research和NYU Langone Health合作,利用AI技术提升MRI速度,发布了包含膝盖和大脑MRI数据的开源数据集。项目提供数据加载、模型训练等相关工具和实现方法。
synthea - 开源合成患者数据模拟器
GithubSynthea人口模拟器健康记录生成合成病人数据开源项目模块化规则系统
Synthea是一个开源的合成患者人群模拟器,生成非真实但逼真的患者数据和健康记录。它模拟完整生命周期,提供可配置的统计和人口统计数据,使用模块化规则系统,支持多种输出格式。特色功能包括原发性护理、急诊室就诊模拟,以及生成疾病、过敏、药物、疫苗接种等数据。Synthea主要用于医疗保健领域的研究、开发和测试,为相关工作提供了有价值的模拟数据资源。
Sunsimiao - 中文医疗大模型,提供全面诊疗建议
CMB-ExamGithubQwen2-7BSunsimiao中文医疗大模型开源项目高质量医疗数据
孙思邈中文医疗大模型结合孙思邈的医学理念和高质量中文医疗数据,旨在提供广泛的诊疗建议。该模型在多个医疗考试中表现出色,由华东理工大学发起,得到多家组织支持。训练数据涵盖医疗文献、教材、诊断数据和问诊对话,持续更新并通过人工与自动化处理以确保高质量。
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。
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