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CTK

多功能医学影像分析与手术导航开源工具包

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。

DiffusionToolkit - 图片元数据索引和管理工具
AI生成图像Diffusion ToolkitGithub图像元数据图像搜索图像查看开源项目
Diffusion Toolkit是一款面向AI生成图片的元数据索引和查看工具,帮助用户高效组织、搜索和排序不断增长的图片集。支持JPG、PNG、WebP等常见格式,并处理多种元数据格式。用户可轻松查看、管理并按日期、评分等条件排序图片,支持标签和NSFW内容模糊处理。界面友好的拖放操作和多种快捷键提升使用体验。仅适用于Windows系统,提供详细的安装和使用指南。
qcad - 跨平台开源2D CAD软件 支持插件和脚本扩展
2D CADGithubQCADQt开源软件开源项目跨平台
QCAD是一款开源2D CAD软件,兼容Windows、macOS和Linux系统。采用C++开发,基于Qt工具包,支持C++插件和ECMAScript/JavaScript脚本扩展。自1999年首次发布,现已发展至QCAD 3版本,采用GPLv3许可。软件提供2D绘图、编辑和测量工具,适用于建筑、机械等领域的CAD设计需求。
Pytorch-Medical-Segmentation - 基于PyTorch的医学图像分割框架 支持2D和3D多模态分析
GithubPytorch医学图像分割开源项目深度学习神经网络
Pytorch-Medical-Segmentation是一个开源医学图像分割框架,支持2D和3D多模态分析。该项目集成多种先进算法,兼容主流医学影像格式,提供灵活配置选项。内置训练推理流程和评估指标,便于研究人员和开发者快速实现各类医学图像分割任务。
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。
pyqtgraph - 基于PyQt的科学计算可视化库 支持2D/3D绘图与数据分析
GithubPyQtGraphPython图形库Qt框架开源项目数据可视化科学计算
PyQtGraph是一个纯Python开发的图形库,为科学和工程应用提供高性能数据可视化。基于PyQt/PySide和NumPy,它支持快速2D/3D绘图、图像处理等功能。兼容Python 3.10+和Qt5/6,可通过多个第三方库扩展功能。PyQtGraph以其简单易用和高效性能,适用于各类科学计算和数据分析项目。
torchxrayvision - 胸部X光影像分析工具库
GithubTorchXRayVision开源项目数据集深度学习胸部X光预训练模型
TorchXRayVision是一个开源的胸部X光影像分析工具库,为多个公开数据集提供统一接口和预处理流程。它包含多种预训练模型,可用于快速分析大型数据集、实现少样本学习,以及在多个外部数据集上评估算法性能。该库旨在简化胸部X光影像研究工作流程,提高分析效率。
dice - 数字图像相关工具,适用于全场位移和应变计算
DICeGithubLinuxMac OSWindows开源项目数字图像相关
DICe是一款开源的数字图像相关工具,可计算全场位移和应变,并进行刚体运动跟踪。支持Windows、Linux、Mac等操作系统,并可在高性能计算平台上有效运行。DICe支持任意形状子集和简化全球DIC方法,具备命令行和基础GUI界面。通过定制库接口或源代码集成使用DICe,并可根据教程启用高级功能。详情及安装包获取请访问DICe官方页面。
bioformats - 开源生命科学图像处理库 解析和转换多种文件格式
Bio-FormatsGithubJava库OME数据模型图像文件格式开源项目微观图像
Bio-Formats是一个开源、跨平台的Java库,专门用于处理生命科学图像文件。它能够读写超过100种文件格式的像素数据和元数据,主要用于将专有显微镜数据转换为开放标准的OME数据模型,尤其是OME-TIFF格式。该库被广泛应用于各种生命科学软件中,为开发者提供了便捷的工具来支持多种显微镜图像格式。
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。
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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