clinica

多模态神经影像分析平台支持临床研究

Clinica 临床神经影像数据处理管道 BIDS标准机器学习 Github 开源项目

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。

文档

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。

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。

Slicer - 跨平台医学影像分析与可视化软件

3D SlicerGithub可视化图像分析开源软件开源项目跨平台

3D Slicer是一款开源的医学影像可视化和分析软件。它兼容Windows、Linux和macOS，提供3D影像处理工具，适用于研究人员和医疗专业人士。该项目具有活跃的社区支持，定期更新，并提供详细文档和教程。3D Slicer为医学影像研究和应用提供了强大的跨平台解决方案。

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。

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。

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。

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。

NeuroRA - 多模态神经数据表征分析工具箱

GithubNeuroRAPython工具箱多模态神经数据开源项目神经数据分析表征相似性分析

NeuroRA是一个开源的Python工具箱，用于多模态神经数据的表征相似性分析。它支持包括行为、EEG、MEG、fMRI在内的多种神经数据类型，提供神经模式相似性、时空模式相似性等分析功能。该工具箱还实现了跨时间RSA和基于分类的EEG解码等创新方法，为神经科学研究者提供了一个功能全面的分析平台。

CTK - 多功能医学影像分析与手术导航开源工具包

CTKDICOMGithubQt小部件医学影像分析开源项目插件框架

Common Toolkit (CTK)是一个社区驱动的开源项目，专注于医学影像分析和手术导航领域。它提供DICOM处理、应用程序托管、Qt小部件、插件框架和命令行接口等功能。CTK支持Qt5和Python3，并采用自动化依赖管理简化开发流程。该项目使用Apache 2.0许可证，可自由用于学术研究和商业应用。

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。

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