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

clinica - 多模态神经影像分析平台支持临床研究

BIDS标准ClinicaGithub临床神经影像开源项目数据处理管道机器学习

Clinica是一个开源的临床神经影像研究软件平台，支持多模态数据处理。平台提供多种处理流程，用于分析T1加权MRI、弥散MRI和PET数据。它可将公开数据集转换为BIDS格式，并集成机器学习和深度学习技术。Clinica为神经退行性疾病研究提供了有力工具，尤其适用于阿尔茨海默病等领域。

pubmed-rct - 大规模医学摘要句子分类数据集

GithubPubMed 200k RCT医学摘要分类序列句子分类开源项目数据集自然语言处理

PubMed 200k RCT是一个包含约20万篇随机对照试验摘要的数据集，共230万个句子。这些句子被标注为背景、目标、方法、结果或结论五种角色。该数据集为医学文献中的连续句子分类提供了资源，有助于开发更准确的短文本分类算法，同时为研究人员提供了高效浏览文献的工具。PubMed 200k RCT的发布将促进自然语言处理在医学领域的应用。

visual-med-alpaca - 生物医学多模态AI模型实现图像理解和复杂问答

AIGithubLLMVisual Med-Alpaca多模态开源项目生物医学

Visual Med-Alpaca是一个参数高效的开源生物医学基础模型，集成了多模态能力。基于LLaMa-7B架构，该模型通过指令微调和视觉模块扩展，可执行放射影像解读和复杂临床问答等任务。仅需一张消费级GPU即可运行，为生物医学领域提供了灵活高效的AI研究工具。该项目仅供学术研究使用。

dicom - Go语言开源DICOM医学影像解析库

DICOMGithubGo语言医学图像解析开源库开源项目高性能

dicom是一个开源的Go语言库和命令行工具，用于处理DICOM医学影像文件。它支持多帧图像解析、流式处理和数据集编码等功能。该项目采用Go模块和语义化版本，为开发者提供高效易用的DICOM解析工具。

AlizaMS - 多功能DICOM查看器为医学影像分析提供全面支持

3D渲染DICOMGithub医学影像去识别化多平面重建开源项目

AlizaMS是一款功能全面的DICOM查看器，集成2D和3D视图、体积渲染和多平面重建等核心功能。它具备快速目录扫描和DICOMDIR文件处理能力，同时保证DICOM数据的一致性匿名化。该软件支持RTSTRUCT轮廓显示、多视图研究和超声校准区域精确测量。AlizaMS还提供2D+t和3D+t动画效果，内置DICOM元数据查看器和2024b字典。软件兼容多数IOD类型，包括结构化报告和灰度软拷贝呈现状态。

hi-ml - 医疗和生命科学深度学习研究智能工具包

AzureGithub人工智能医疗健康开源项目机器学习深度学习

hi-ml是一个面向医疗和生命科学领域的机器学习工具包，提供经过测试的组件、深度学习模型和云集成工具。该项目包含hi-ml-azure用于AzureML集成、hi-ml提供ML组件，以及hi-ml-cpath用于处理组织病理学图像。这些工具旨在简化深度学习模型的开发流程，适用于该领域的研究人员和从业者。

SyntheticTumors - 合成肿瘤数据助力AI提升真实肿瘤分割效果

AIGithub医学影像合成肿瘤开源项目深度学习肿瘤分割

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。

SAMed - 基于SAM的高效医学图像分割模型

GithubLoRASAMedSegment Anything Model医学图像分割多器官分割开源项目

SAMed是一种基于Segment Anything Model的医学图像分割方法，通过低秩适应微调策略优化SAM模型。在Synapse多器官分割数据集上，SAMed达到81.88 DSC和20.64 HD的性能。由于仅更新部分参数，SAMed具有低部署和存储成本的优势。研究团队还推出了性能更高的SAMed_h版本，为医学影像分析提供了新的解决方案。

clinicadl - 开源神经影像数据深度学习处理框架

BIDS格式ClinicaDLGithubPython库开源项目深度学习神经影像学

ClinicaDL是Clinica的深度学习扩展,专注于神经影像数据处理。该开源框架支持BIDS格式,提供可重复的数据预处理、模型训练和评估流程。ClinicaDL兼容macOS和Linux系统,安装简便。框架配有在线教程,便于快速入门。它旨在促进神经影像学研究的标准化和可重复性,为该领域的发展提供有力工具。

LLaVA-Med - 生物医学视觉语言模型助力图像分析与智能问答

GithubLLaVA-Med多模态大语言模型开源项目生物医学视觉问答

LLaVA-Med是一个针对生物医学领域的大规模语言和视觉模型。该模型通过课程学习方法对LLaVA进行了生物医学领域适应，在PathVQA和VQA-RAD等开放式生物医学问答任务中表现优异。LLaVA-Med支持多模态对话和视觉问答，为生物医学视觉语言处理研究提供了有力工具。需要注意的是，此模型仅供研究使用，不适用于临床决策。

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