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MONAI驱动的医学影像研究展示平台

MONAI研究贡献代码实现同行评审开源协作Github开源项目

MONAI Research Contributions平台展示了使用MONAI进行的前沿医学影像研究。该平台展示MONAI的实际应用，为研究人员提供展示机会。平台接受经同行评审的研究贡献，要求大量使用MONAI组件并提供一键复现结果的脚本。这种方式为展示尖端研究提供快速通道，同时确保代码质量和版本兼容性。

GithubGithub
介绍相关项目
MONAI - 基于PyTorch的医疗影像深度学习开源平台
GithubMONAIPyTorch医疗成像开源软件开源项目深度学习框架
MONAI是一个基于PyTorch的开源平台，专注于医疗影像的深度学习。它提供灵活的数据预处理、易于集成的API、领域特定的网络和评估指标，并支持多GPU和多节点数据并行。MONAI旨在为学术、工业和临床研究者提供优化和标准化的模型创建和评估工具，促进跨领域合作。
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。
model-zoo - MONAI Model Zoo 提供医学影像模型集合
GithubMONAI Model Zoo医学影像模型开源项目模型下载模型使用贡献指南
MONAI Model Zoo是一个医学影像模型集合，提供MONAI Bundle格式模型。项目包含多种医学影像模型，支持快速下载和使用。除了模型资源，还提供模板bundles，便于开发自定义模型。每个bundle都有详细使用说明和许可条件。MONAI Model Zoo遵循Apache许可证，为医学影像研究和应用提供了有价值的资源。
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。
tutorials - 涵盖2D和3D分类、分割、回归及配准任务实例MONAI教程
2D分割3D分割GithubJupyter NotebookMONAIPyTorch开源项目
本资源库包含详尽的MONAI教程，涵盖2D和3D分类、分割、回归及配准任务实例。教程演示如何使用Matplotlib和Jupyter Notebook在PyTorch和MONAI中进行医学图像处理和深度学习操作，并提供Colab环境下的GPU加速指南及数据处理和问题解决方法。教程还介绍了模型部署、实验管理、联邦学习和数字病理学实例，帮助用户掌握和应用MONAI功能。
MD.ai - 医学影像AI平台助力放射学报告和数据标注
AI工作流程AI工具DICOM临床报告医疗影像AI数据标注
MD.ai作为医学影像AI平台，专注加速放射学AI模型开发。提供DICOM数据标注工具，应用语言模型优化临床报告。支持多设备同步、多语言操作，具备AI辅助标注、PHI检测功能。助力医疗专业人员构建高质量数据集和AI模型，推动放射学AI技术进步。
Awesome-Implicit-Neural-Representations-in-Medical-imaging - 隐式神经表示在医学影像中的应用研究综述
Github分割医学成像图像重建开源项目神经隐式表示配准
该项目汇集了86篇关于隐式神经表示在医学影像领域应用的研究论文,时间跨度从2021年至2023年。涵盖图像重建、分割、配准和神经渲染等多个方向。项目提供论文列表、代码链接及相关资源,便于研究者快速获取信息。同时收录了一篇发表于arXiv的综述文章,对医学影像中隐式神经表示的应用进行了全面对比分析。
RapidAI研究院 - 开源人工智能学术研究平台和创新孵化基地
AI工具IDC中心RapidAI研究院学术机构研究员论文发表
RapidAI研究院作为RapidAI开源组织的学术分支，为人工智能领域研究人员提供全面支持。研究院建立了从见习到副研究员的晋升体系，配备先进IDC中心，支持论文发表和学术交流。通过开放合作模式，研究院致力于推动AI技术创新和学术进步，为行业发展贡献力量。
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。
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。
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