UNI

革新计算病理学的通用自监督模型

UNI 计算病理学自监督学习全幻灯片图像病理AI Github 开源项目

UNI是一款为计算病理学开发的通用自监督模型。它利用超过10万张H&E染色全扫描图像进行预训练,在34项代表性任务中表现卓越。UNI具备分辨率无关的组织分类、少样本玻片分类和多种癌症类型分类等能力,为病理学AI模型开发开辟新途径。

U-2-Net - 深度嵌套U结构助力显著对象精准检测

GithubU2-Net人像分割图像背景移除开源项目模型训练视觉应用

U-2-Net，一项荣获2020年模式识别最佳论文奖的创新技术，通过其深度嵌套U结构显著提升对象检测精准度。此技术广泛适用于图像处理、视频分析、背景移除及人像生成等领域，并提供丰富的开发资源助力应用的快速迭代。

InternImage - 突破大规模视觉基础模型性能极限

GithubInternImage图像分类大规模视觉模型开源项目目标检测语义分割

InternImage是一款采用可变形卷积技术的大规模视觉基础模型。它在ImageNet分类任务上实现90.1%的Top1准确率,创下开源模型新纪录。在COCO目标检测基准测试中,InternImage达到65.5 mAP,成为唯一突破65.0 mAP的模型。此外,该模型在涵盖分类、检测和分割等任务的16个重要视觉基准数据集上均展现出卓越性能,树立了多个领域的新标杆。

ULIP - 多模态预训练框架实现3D数据理解

3D理解GithubULIP多模态预训练开源项目点云分类零样本分类

ULIP是一种多模态预训练框架，集成了语言、图像和点云数据以增强3D理解能力。该框架适用于多种3D骨干网络，如Pointnet2和PointBERT等，无需增加处理延迟。ULIP-2在此基础上进行了扩展，提高了预训练的可扩展性。项目开源了预训练模型、数据集和使用指南，为3D数据分析奠定了基础。

HistomicsTK - 数字病理图像分析的Python工具包，支持独立和网络集成

Digital Slide ArchiveGithubHistomicsTKHistomicsUIPython开源项目病理影像分析

HistomicsTK是一个用于数字病理图像分析的Python包，可以独立使用或作为Digital Slide Archive的插件。通过HistomicsUI执行图像分析任务，其功能可通过slicer cli web扩展，允许开发者集成自己的图像分析算法。借助机器学习技术和多分辨率图像，HistomicsTK帮助研究组织学、临床结果及基因数据的关系。适用于路径学家和算法研究者，提供如颜色归一化和细胞核分割等功能，支持Linux、Windows和OSX的安装指南。详细信息请访问官网。

Ibex - 领先的人工智能癌症诊断技术提供商

AI工具AI诊断Ibex数字病理学病理学癌症检测

Ibex专注开发人工智能癌症诊断解决方案，为病理学家提供经实践验证的AI工具。其技术可识别多种组织中的癌症和诊断特征，临床证实能提升诊断准确性和效率。Ibex利用逾千万张病理切片数据，结合专家知识和深度学习，开发出高性能AI算法，旨在推动癌症诊断技术进步。

pytorch-3dunet - 支持语义分割和回归问题的3D U-Net模型实现

3D U-NetGithubpytorch-3dunet安装开源项目训练预测

pytorch-3dunet实现了多种3D U-Net模型及其变体，包括标准3D U-Net、残差3D U-Net和带压缩激励块的残差3D U-Net。该项目支持二元和多分类语义分割以及去噪、学习反卷积等回归问题。项目还支持2D U-Net，提供多种配置示例帮助用户训练和预测。此外，该项目可在Windows和OS X系统上运行，并支持多种损失函数和评估指标，如Dice系数、平均交并比、均方误差等。这一描述更加简洁、流畅，同时保持了准确性。

Unlearn - 数字孪生技术revolutionize临床试验效率

AI医疗AI工具TwinRCTs临床试验数字孪生肌萎缩侧索硬化症

Unlearn开发的TwinRCTs技术通过创建患者数字孪生体优化临床试验。该技术缩短入组时间，提高早期研究决策信心，吸引更多参与者。基于历史患者大数据训练的数字孪生模型可预测患者未来健康状况，在符合监管要求前提下提升试验统计效力。TwinRCTs实现更小规模对照组的高效能试验设计，为个性化医疗发展提供新思路。

DiffTumor - 基于扩散模型的跨器官早期肿瘤合成与检测方法

AI检测DiffTumorGithub医学影像开源项目泛化能力肿瘤合成

DiffTumor项目提出了一种新颖的跨器官早期肿瘤合成方法。该方法基于扩散模型,通过学习胰腺早期肿瘤特征,可合成肝脏和肾脏的早期小肿瘤。研究发现不同腹部器官的早期小肿瘤在影像学上具有相似性。该方法经放射科医生评估和AI算法测试,证实了其在肿瘤检测任务中的有效性。DiffTumor为医学影像领域的数据增强和跨器官肿瘤检测开辟了新思路。

OmniFusion - 整合多模态数据的先进人工智能系统

GithubOmniFusion图像处理多模态AI模型开源项目深度学习自然语言处理

OmniFusion是一个整合多模态数据的人工智能系统，基于Mistral-7B核心和CLIP-ViT-L视觉编码器。通过创新的适配器机制，该系统能够处理图像等多种数据形式，在图像描述和视觉问答等任务中展现出优秀性能。OmniFusion由AIRI研究所FusionBrain团队与Sber AI合作开发，目前主要处理图像数据，未来计划扩展到音频等更多模态。

model-zoo - MONAI Model Zoo 提供医学影像模型集合

GithubMONAI Model Zoo医学影像模型开源项目模型下载模型使用贡献指南

MONAI Model Zoo是一个医学影像模型集合，提供MONAI Bundle格式模型。项目包含多种医学影像模型，支持快速下载和使用。除了模型资源，还提供模板bundles，便于开发自定义模型。每个bundle都有详细使用说明和许可条件。MONAI Model Zoo遵循Apache许可证，为医学影像研究和应用提供了有价值的资源。

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