BCI

Pyramid Pix2pix乳腺癌免疫组织化学图像生成框架

乳腺癌图像生成免疫组织化学 PyramidPix2pix 深度学习 Github 开源项目

BCI项目开发了Pyramid Pix2pix框架,实现HE到IHC乳腺癌图像的高质量转换。项目提供开源代码、数据集和预训练模型,支持1024x1024分辨率图像生成。研究人员可利用BCI资源开展乳腺癌图像分析和生成研究。

SuPreM - 基于大规模数据集的三维医学影像分析预训练模型套件

3D模型GithubSuPreM医学影像分析大规模数据集开源项目迁移学习

SuPreM是一套基于大规模数据集和每体素标注的预训练3D模型,在多种医学影像任务中展现出优秀的迁移能力。该项目结合AbdomenAtlas 1.1数据集(9,262个带注释CT扫描)和多个先进AI模型,为三维医学图像分析提供了基础数据集和模型,有助于提升该领域的研究效率和算法性能。

AI2BMD - AI驱动的高精度蛋白质分子动力学模拟工具

AI2BMDGithub分子动力学模拟开源项目机器学习蛋白质计算化学

AI2BMD是一个结合人工智能和从头计算方法的蛋白质分子动力学模拟工具。它包含AIMD-Chig数据集、ViSNet和Geoformer模型架构，以及完整的模拟程序。该工具在保持高精度的同时提高了模拟效率，为蛋白质研究和药物开发提供了新的研究方法。

Pix2Text - 开源Python工具，支持高精度数学公式检测和80多种语言的文本识别

GithubOCRPix2Text开源开源项目数学公式检测表格识别

Pix2Text是一款免费开源的Python工具，主要功能与Mathpix类似，能够将复杂布局的图像、表格、文本和数学公式转换为Markdown格式。它支持超过80种语言的文本识别，包括简体中文、繁体中文、英语和越南语。最新的V1.1.1版本引入了新的数学公式检测模型，大幅提升了识别准确性。用户也可以通过在线服务和演示来体验其强大功能。

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。

ArtGAN - 深度学习驱动的艺术品生成与分类开源项目

ArtGANGithub图像分类开源项目数据集深度学习艺术生成

ArtGAN是一个融合深度学习与艺术的开源项目，专注于艺术作品的生成和分类。项目包含WikiArt数据集、改进的ArtGAN模型用于条件合成图像和艺术品，以及深度卷积网络用于绘画分类。通过生成高质量肖像画，ArtGAN展示了AI在艺术领域的应用潜力。该项目不仅为学术研究提供了重要资源，还为艺术创作和鉴赏开拓了新视角。项目由三个主要部分组成：精炼的WikiArt数据集、用于条件合成图像的改进ArtGAN模型，以及用于绘画分类的深度卷积网络。这些组件共同构成了一个全面的艺术智能研究平台，为探索AI与艺术的交叉领域提供了有力支持。

SAM-Med2D - 医学图像分割新突破 SAM-Med2D模型

GithubSAM-Med2D医学图像分割开源项目数据集模型训练模型评估

SAM-Med2D是基于Segment Anything Model的医学图像分割模型,在包含4.6M图像和19.7M掩码的大规模数据集上进行微调。该项目涵盖10种医学数据模态、4种解剖结构和病变,以及31个主要人体器官。SAM-Med2D在多个测试集上表现优秀,尤其在点提示和边界框提示方面效果显著,为医学图像分割领域提供了新的解决方案。

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。

M3D - 推动3D医学图像分析的多模态大语言模型

3D医学图像分析AI医疗GithubM3D医学数据集多模态大语言模型开源项目

M3D是首个针对3D医学分析的多模态大语言模型系列。项目包含最大规模开源3D医学数据集M3D-Data、多任务能力模型M3D-LaMed和全面评估基准M3D-Bench。M3D在图像-文本检索、报告生成、视觉问答、定位和分割等任务中表现优异，为3D医学图像分析领域提供了新的研究方向。

private-detector - 开源的不雅图像识别器

BumbleEfficientnet-v2GithubPrivate Detector开源模型开源项目识别淫秽图片

Private Detector™是一个由Bumble推出的开源图像分类器，能够识别不雅图像。基于Efficientnet-v2模型并使用内部数据集进行训练，用户可以下载预训练模型并进行微调。项目提供详细的推理示例和训练指南，帮助开发者通过Python脚本轻松配置和使用。Private Detector™旨在提升互联网安全性，特别为保护女性免受不雅图像困扰。

deepcell-tf - 用于单细胞生物图像分析的深度学习库

Githubdeepcell-tf单细胞分析开源项目时间序列数据深度学习细胞分割

DeepCell-tf是一个用于生物图像单细胞分析的深度学习库，基于Python和TensorFlow 2构建，提供预训练模型用于图像数据分析，并支持开发新的深度学习模型。其特色包括细胞分割和追踪模型的应用，处理2D、3D图像和时间序列数据。此外，还能结合DeepCell Toolbox、DeepCell Tracking和DeepCell Kiosk等工具进行预处理、追踪和大数据集云端部署。该库支持GPU加速，提供详细文档和示例，方便快速上手和模型训练。

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