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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

DoctaGithub开源工具开源项目数据健康数据处理自动化服务

Docta是一款专注于数据健康管理的高级AI平台，旨在检测和修复数据问题。支持表格数据、文本数据、图像数据和预训练模型嵌入等多种类型。无需训练，Docta可自动执行数据诊断、整理和优化，通过标签错误和稀有模式检测来改进数据集质量，适用于所有用户的免费开源工具。

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。

dipy - 开源MR扩散成像分析Python库

DIPYGithubMRI分析Python库开源项目扩散成像神经影像学

DIPY（Diffusion Imaging in Python）是一个开源的Python库，专门用于分析MR扩散成像。该库提供了丰富的工具和算法，用于处理和分析扩散MRI数据，包括多种扩散模型、纤维追踪方法和可视化技术。DIPY遵循科学Python规范，主要面向研究领域。它支持通过pip或conda安装，并提供详细的文档。DIPY采用BSD许可证，欢迎社区贡献。

MedSegDiff - 创新医学图像分割框架

GithubMedSegDiff人工智能医学图像分割开源项目扩散模型深度学习

MedSegDiff是一个创新的医学图像分割框架，基于扩散概率模型(DPM)。该方法通过添加高斯噪声并学习逆向去噪过程来实现分割。利用原始图像作为条件，MedSegDiff从随机噪声生成多个分割图，并进行集成获得最终结果。这种方法能够捕捉医学图像中的不确定性，在多个基准测试中表现优异。MedSegDiff支持多种医学图像分割任务，包括皮肤黑色素瘤和脑肿瘤分割等，并提供详细使用说明和示例。

XrayGLM - 中文胸部X光片智能解读与诊断系统

GithubXrayGLM人工智能医学影像多模态模型开源项目胸部X光

XrayGLM是一个用于解读胸部X光片的中文医疗多模态模型，结合图像识别和自然语言处理技术分析X光影像并生成诊断报告。该模型基于MIMIC-CXR和OpenI数据集训练，支持影像诊断和多轮对话交互，为医疗影像诊断提供智能辅助。XrayGLM的开发促进了中文医学多模态模型的研究进展。

RapidAI - 智能临床决策支持平台助力神经血管和血管疾病诊疗

AI工具RapidAI人工智能动脉瘤医疗诊断脑卒中

RapidAI是一个专注于动脉瘤、肺栓塞和卒中的AI软件平台。它为临床团队提供智能决策支持工具,加速诊断过程,缩短治疗时间,改善患者预后。平台包含多个AI诊断产品及工作流优化解决方案。目前已在全球2200多家医院应用,15年来服务了9000万患者。

MetaCLIP - CLIP模型数据处理优化工具

CLIPGithubMetaCLIP图像文本对开源项目数据清洗预训练模型

MetaCLIP是一个改进CLIP模型数据处理的开源项目。它提出了一种新的数据筛选算法,无需依赖现有模型即可从头整理数据。该项目强调数据质量,提供了可扩展到CommonCrawl全数据集的方法。MetaCLIP公开训练数据分布,提高了透明度,并为CLIP模型提供标准化的实验设置,便于控制实验和公平比较。

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。

SimpleITK - 多语言医学图像分析工具包

GithubITKSimpleITK图像分析工具包多语言支持开源软件开源项目

SimpleITK是一个开源的医学图像分析工具包，基于ITK开发。它支持Python、R、Java等多种编程语言，可处理2D、3D和4D图像。SimpleITK提供滤波、分割和配准等功能，适用于研究和教育领域。项目采用Apache License 2.0许可，并提供详细文档和示例，方便用户学习和使用。

Awesome-Implicit-Neural-Representations-in-Medical-imaging - 隐式神经表示在医学影像中的应用研究综述

Github分割医学成像图像重建开源项目神经隐式表示配准

该项目汇集了86篇关于隐式神经表示在医学影像领域应用的研究论文,时间跨度从2021年至2023年。涵盖图像重建、分割、配准和神经渲染等多个方向。项目提供论文列表、代码链接及相关资源,便于研究者快速获取信息。同时收录了一篇发表于arXiv的综述文章,对医学影像中隐式神经表示的应用进行了全面对比分析。

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豆包 MarsCode 是一款革命性的编程助手，通过AI技术提供代码补全、单测生成、代码解释和智能问答等功能，支持100+编程语言，与主流编辑器无缝集成，显著提升开发效率和代码质量。

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