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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。

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。
SLANTbrainSeg - 全脑高分辨率MRI深度学习分割工具
GithubSLANT医学影像开源项目深度学习神经影像学脑部分割
SLANTbrainSeg是一款开源的全脑高分辨率MRI分割工具,采用人工智能深度学习技术。它可将T1 MRI扫描分割为133个标签,符合BrainCOLOR协议。项目提供Docker镜像,支持GPU和CPU,操作简便。SLANTbrainSeg在分割精度和效率上表现出色,适用于神经影像研究和临床分析。
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。
dicoogle - 革新医学影像数据管理的开源PACS归档软件
DicoogleGithubPACS医学影像开源软件开源项目插件系统
Dicoogle是一款开源、跨平台的PACS归档软件,采用灵活的索引和检索机制替代传统中央数据库。它能自动处理医学影像元数据,包括私有DICOM标签,无需重新设计。软件提供强大的插件系统,支持功能扩展,广泛应用于医学影像教学、研究和临床领域。
deep-learning-colonoscopy - 深度学习在结肠镜息肉检测和分类中的应用进展
Github医学影像开源项目息肉分类息肉检测深度学习结肠镜检查
本项目汇集了深度学习在结肠镜息肉检测和分类领域的前沿研究。内容涵盖息肉检测定位、分类及同步检测分类三大方向,并提供数据集信息、深度学习架构和性能指标等技术细节。这些研究成果有望提升结肠癌筛查的准确度和效率,推动相关临床应用的发展。
fo-dicom - 跨平台开源DICOM医学影像处理库
.NETDICOM标准Fellow Oak DICOMGithub医学影像开源库开源项目
Fellow Oak DICOM是一个基于.NET Standard 2.0的开源DICOM库。它具有异步API、多种图像压缩支持、大型数据集处理能力,以及图像渲染、数据导出导入和匿名化等功能。该库还实现了DICOM服务,并支持通过依赖注入容器进行组件自定义。Fellow Oak DICOM为医学影像数据处理提供了全面而灵活的工具集。
GaNDLF - 通用深度学习框架支持多种医学影像分析任务
GaNDLFGithubMLCommons医学影像分析开源项目深度学习框架
GaNDLF是一个通用深度学习框架,支持多种模型架构、数据维度和医学影像分析任务。框架内置嵌套交叉验证、数据增强和混合精度训练功能,适用于放射学和组织病理学图像处理。GaNDLF简化了深度学习开发流程,提高了模型可重现性和可解释性,使非专业人士也能轻松使用。
deepdataspace - 开源计算机视觉数据集工具 提供可视化 标注和分析功能
DeepDataSpaceGithub开源数据集工具开源项目数据可视化数据标注模型分析
DeepDataSpace是一个开源计算机视觉数据集工具,提供交互式数据可视化、探索和智能标注功能。支持多平台和协作工作流,易于安装使用。通过直观界面帮助用户高效管理和分析大规模图像数据集,适用于CV项目开发和研究。
MT-UNet - 融合Transformer和UNet的医学图像分割新模型
GithubMT-UNet医学图像分割开源项目数据集准备权重文件模型训练
MT-UNet是一种结合Transformer和UNet优势的医学图像分割模型。该模型在Synapse和ACDC数据集上分别达到79.20%和91.61%的DSC评分。MT-UNet通过混合transformer结构实现多尺度特征融合,为医学图像分析提供新思路。项目开源代码和预训练权重,便于研究者复现结果和深入研究。
entity-recognition-datasets - 多领域实体识别和命名实体识别任务数据集
AnnotationsDatasetsEntity RecognitionGithubNERNamed Entity Recognition开源项目
此库包含多个领域的实体识别和命名实体识别(NER)任务数据集,包括新闻、社交媒体、医学等。项目提供数据目录和转换代码,部分数据因许可证限制无法直接共享。虽然自2020年起更新较少,但仍接受通过issue或pull request添加的数据集,并支持多种语言的NER数据,如德语、西班牙语和荷兰语等。
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Suno AI是一个革命性的AI音乐创作平台,能在短短30秒内帮助用户创作出一首完整的歌曲。无论是寻找创作灵感还是需要快速制作音乐,Suno AI都是音乐爱好者和专业人士的理想选择。

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