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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。

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。
MedNeXt - 基于ConvNeXt的3D医学图像分割神经网络架构
3D医学图像分割ConvNeXt架构GithubMedNeXtnnUNet开源项目深度学习
MedNeXt是一种基于ConvNeXt设计的神经网络架构,专门用于3D医学图像分割。它针对稀疏标注的医学数据集进行了优化,提供灵活的使用方式。该项目包含完整模型和独立模块,可集成到其他流程中。MedNeXt基于nnUNet框架,支持梯度检查点等功能,适用于低内存设备训练大型模型。项目还提供了多种预定义架构大小和内核尺寸的选项。
LViT - 结合语言和视觉Transformer的医学图像分割技术
GithubLViTVision Transformer医学图像分割开源项目数据集深度学习
LViT是一种创新的医学图像分割方法,融合了语言信息和视觉Transformer。该技术在QaTa-COV19、MosMedData+和MoNuSeg等多个数据集上展现出优异性能,大幅提升了分割精度。项目包含完整代码实现、数据准备指南、训练评估流程及详细实验结果。除常规任务外,LViT在结肠息肉和食管CT等特定领域分割中也表现出色。
med-seg-diff-pytorch - PyTorch实现的医学图像分割扩散模型
DDPMGithubPytorch医学图像分割开源项目扩散概率模型深度学习
med-seg-diff-pytorch是一个基于PyTorch的医学图像分割框架,采用扩散概率模型(DDPM)和特征级条件增强技术。该项目提供简易安装和使用方法,支持自定义数据集训练,并计划增加更多功能。它为医学图像分析领域提供了一个功能强大、使用灵活的开源工具。
MedCAT - 从电子健康记录中提取信息并链接到生物医学术语库
GithubMedCATSNOMED-CTUMLS开源项目生物医学本体论电子健康记录
MedCAT是一款用于从电子健康记录(EHR)中提取信息并将其链接到生物医学术语库(如SNOMED-CT和UMLS)的工具。它支持多个模型,包括UMLS小型模型、完整的SNOMED国际模型和荷兰UMLS模型等。用户可以通过UMLS用户认证下载最新的模型包。项目持续更新,新增功能包括医疗文本否定检测和患者时间线深度生成建模。此外,还发布了多篇相关研究论文。安装简单,可选择支持GPU或CPU。
research-contributions - MONAI驱动的医学影像研究展示平台
GithubMONAI代码实现同行评审开源协作开源项目研究贡献
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。
nnUNet - 自适应医学图像分割深度学习框架
GithubnnU-Net医学影像图像分割开源项目深度学习自动化
nnUNet是一个自适应深度学习框架,专注于医学图像分割。它可自动分析训练数据并优化U-Net分割流程,无需专业知识即可使用。支持2D和3D图像,处理多种模态和输入通道,并能应对不平衡类别分布。在多个生物医学图像分割挑战中表现出色,广泛用作基线方法和开发框架。适用于领域科学家和AI研究人员,为医学图像分析提供强大支持。
Satellite-Imagery-Datasets-Containing-Ships - 完整版雷达和光学卫星图像船舶检测分类数据集
Github光学卫星数据集分类开源项目船舶检测语义分割雷达卫星数据集
本页面列举了多个用于船舶检测、分类、语义分割和实例分割任务的雷达和光学卫星图像数据集,包括SSDD、OpenSARship、HRSID等。这些数据集涵盖了RadarSat-2、TerraSAR-X和Sentinel-1等卫星,提供了丰富的图像和详细的标注信息,非常适合多个船舶检测和分析任务。
Awesome-LLMs-Datasets - 完整收录大型语言模型数据集的多维度分类概览
GithubLLMs数据集大语言模型开源项目指令微调数据集评估数据集预训练语料库
这个项目全面收集和分类了大型语言模型(LLM)数据集,包括预训练语料库、指令微调数据集、偏好数据集、评估数据集和传统NLP数据集五大类别。新增的内容涵盖多模态大语言模型数据集和检索增强生成数据集。项目统计了444个数据集的详细信息,覆盖8种语言和32个领域,为LLM研究提供了全面参考资源。
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。
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