medical-datasets

医学影像数据集汇总从MRI到X射线的全面资源

medical-datasets是一个综合性医学影像数据集资源库,收录了MRI、CT和X射线等多种模态的影像数据。涵盖从大脑到胸部的多个人体部位,不仅包含原始图像,还提供分割标注和临床诊断等信息。该项目为医学影像分析、人工智能和机器学习领域的研究与应用提供了丰富的数据支持。

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介绍相关项目

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。

MedTrinity-25M - 多粒度标注医学数据集推动医疗AI进步

GithubMedTrinity-25M医学数据集多模态多粒度标注大规模开源项目

MedTrinity-25M是一个大规模医学多模态数据集，包含2500万条多粒度标注。该数据集整合了医学图像和文本信息，采用创新处理流程和先进语言模型生成精细描述。它显著提升了医学视觉问答性能，为医疗AI发展提供重要资源。项目还开源了相关模型和代码，推动医学AI领域的开放协作。

SuPreM - 基于大规模数据集的三维医学影像分析预训练模型套件

3D模型GithubSuPreM医学影像分析大规模数据集开源项目迁移学习

SuPreM是一套基于大规模数据集和每体素标注的预训练3D模型,在多种医学影像任务中展现出优秀的迁移能力。该项目结合AbdomenAtlas 1.1数据集(9,262个带注释CT扫描)和多个先进AI模型,为三维医学图像分析提供了基础数据集和模型,有助于提升该领域的研究效率和算法性能。

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。

Medical-SAM2 - 基于SAM2框架的2D和3D医学图像精准分割模型

GithubMedical SAM 2医学影像图像分割开源项目深度学习计算机视觉

Medical-SAM2是一个开源的医学图像分割模型，基于SAM2框架开发。该模型支持2D和3D医学图像分割，适用于REFUGE眼底图像和BTCV腹部多器官等数据集。项目提供环境配置、数据准备和训练步骤指南，以及预训练权重。Medical-SAM2为医学图像分析研究提供了实用的工具和资源。

Pytorch-Medical-Segmentation - 基于PyTorch的医学图像分割框架支持2D和3D多模态分析

GithubPytorch医学图像分割开源项目深度学习神经网络

Pytorch-Medical-Segmentation是一个开源医学图像分割框架，支持2D和3D多模态分析。该项目集成多种先进算法，兼容主流医学影像格式，提供灵活配置选项。内置训练推理流程和评估指标，便于研究人员和开发者快速实现各类医学图像分割任务。

Awesome-Transformer-in-Medical-Imaging - Transformer在医学图像分析中的应用进展综述

GithubVision Transformer医学图像分析图像分割图像分类开源项目深度学习

本项目整理了Transformer模型在医学图像分析中的最新研究进展。内容涵盖图像分类、分割、重建、合成等多个领域,系统地归纳和分类了相关论文。项目提供了医学图像分析中Transformer应用的分类体系,详细的参考文献,以及开源代码库链接,为研究人员提供了全面的学习和实践资源。

biomedical - 生物医学数据集库促进机器学习研究

BigBIOGithub开源项目数据标准化机器学习生物医学数据集自然语言处理

BigBIO是一个基于Huggingface datasets库开发的生物医学数据加载器库。该项目提供超过126个生物医学数据集的轻量级访问，覆盖10余种语言和12个任务类别。BigBIO致力于提高数据处理的可重复性，完善数据集来源和许可等属性的文档，并简化自然语言提示和多任务学习的元数据集生成。此外，BigBIO还支持多个主流英语生物医学基准测试中的大部分数据集。

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-public-datasets - 多领域高质量公共数据集资源汇总

Github基因组学开源数据集开源项目微阵列数据生物学蛋白质数据库

Awesome Public Datasets汇集了农业、生物学、计算机科学等多个领域的高质量公共数据集。该项目源于上海交通大学OMNILab,现隶属于BaiYuLan开放AI社区。它为研究人员和数据科学家提供了便捷获取开放数据资源的途径,支持各类分析和研究工作。资源列表涵盖广泛,质量可靠,是数据科学工作的重要参考。

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