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DeepLIIF

深度学习框架实现免疫组织化学图像的多重荧光转换与定量分析

DeepLIIF是一个开源深度学习框架,用于免疫组织化学(IHC)图像的多重荧光转换和定量分析。它在单步骤中实现染色分离、细胞分割和IHC评分。通过利用IHC和多重免疫荧光配准数据集,DeepLIIF可将IHC图像转换为多重免疫荧光图像,同时提供细胞分割和分类。该项目已部署为云原生平台,支持多种输入格式,并集成MLOps流程,为病理学研究和临床应用提供支持。

UNI - 革新计算病理学的通用自监督模型
GithubUNI全幻灯片图像开源项目病理AI自监督学习计算病理学
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。
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。
deepchem - 深度学习在药物发现、材料科学中的开源工具链
DeepChemGithub开源项目材料科学深度学习药物发现量子化学
DeepChem是一个高质量的开源工具链,致力于推动深度学习在药物发现、材料科学、量子化学和生物学中的应用。支持Python 3.7至3.10,兼容TensorFlow、PyTorch、JAX等框架。用户可通过pip或conda安装,或使用Docker镜像。项目包含丰富的教程和实例,适合从新手到专家。社区活跃,提供Discord和讨论论坛,欢迎科学家、开发者和爱好者的参与。
deformableLKA - 变形大核注意力机制提升医学图像分割效果
3D分割D-LKA NetDeformable Large Kernel AttentionGithubVision Transformer医学图像分割开源项目
变形大核注意力(D-LKA Attention)是一种新型医学图像分割方法。它通过大型卷积核高效处理图像数据,并使用可变形卷积适应不同数据模式。该方法有2D和3D两个版本,尤其是3D版本在处理跨层数据时表现优异。基于此技术开发的D-LKA Net架构在多个医学分割数据集上的表现超过了现有方法,展现了其在医学图像分析领域的潜力。
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。
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。
lilac - 开源解决方案促进AI数据探索与质量管理
AI训练GithubLilac开源项目数据探索数据质量控制数据集处理
Lilac是一个开源的AI数据处理工具,专注于数据集的探索、管理和质量控制。它提供交互式数据探索、LLM驱动的搜索、聚类和标注功能,支持本地运行和云端处理。Lilac能够优化数据集,降低AI训练成本,并支持语义搜索和概念搜索等高级特性。该工具已被Cohere和Databricks等公司采用,用于改善预训练和微调数据的质量。
dsmil-wsi - 用于全玻片图像中肿瘤检测的双流多实例学习网络
Camelyon16DSMILGithubMILPytorchTCGA开源项目
结合自监督对比学习与多实例学习网络,实现10倍速度优化全视图图像分类。最新版本支持交叉验证、改进多标签任务指标并修复脚本错误。了解如何在TCGA肺癌和Camelyon16数据集上进行训练与测试,以及生成色彩和检测图的详细步骤。
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。
DeepFloyd IF - 突破性的开源文本到图像AI模型
AI工具AI绘图DeepFloyd IF开源模型扩散模型文本生成图像
DeepFloyd IF是一款开源的文本到图像生成AI模型,采用冻结文本编码器和三级级联像素扩散模块架构。该模型在COCO数据集上实现6.66的零样本FID分数,生成的图像逼真度高且具备语言理解能力。DeepFloyd IF支持梦境生成、风格迁移、超分辨率和图像修复等多项功能,展现了大型UNet架构在级联扩散模型中的潜力,为文本到图像合成技术的发展提供了新方向。
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