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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。

DeepBI - 多数据源支持的AI数据分析平台,实现数据查询与可视化
DeepBIGithub人工智能多平台支持开源项目数据分析平台数据可视化
DeepBI是一款AI驱动的数据分析平台,利用大语言模型进行数据探索、查询、可视化和共享。平台支持对话获取数据结果,生成持久化查询与可视化,兼容MySQL、PostgreSQL、Doris、StarRocks等多种数据源,并支持Windows、Linux、Mac等操作系统。
breast_cancer_classifier - 深度学习模型助力乳腺癌筛查增强放射科医师诊断能力
Deep Neural NetworksGithubPyTorchbreast cancermammographyradiologists开源项目
该开源项目提供基于深度学习的预训练模型,能够提升乳腺癌筛查的准确性。项目包含仅图像和图像+热图两种模型,适用于标准视图的乳腺X光检查,支持GPU加速,使用Python和PyTorch实现,提供详细的示例数据和预测结果。
nnDetection - 自适应医学目标检测框架
GithubnnDetection医学目标检测开源项目深度学习自动配置计算机辅助诊断
nnDetection是一个自适应医学目标检测框架,能够自动配置以适应不同医学检测任务。该框架在ADAM和LUNA16等公共基准测试中展现出与顶尖方法相当或更优的性能。项目支持Docker容器和本地安装,提供多个医学数据集的处理指南,便于复现实验结果和集成新数据集。nnDetection为医学目标检测研究提供了标准化接口和自动化工作流程。
ILearnDeepLearning.py - 深度学习和数据科学的开源实践项目集
GithubILearnDeepLearning.pyMedium开源项目数据科学深度学习神经网络
此开源项目库集合了多个与深度学习和数据科学相关的小项目,通过实际操作帮助用户理解复杂的神经网络问题。内容包括详细的代码示例和可视化展示,涵盖梯度下降、神经网络数学原理、过拟合分析、优化器选择、卷积神经网络理论及自定义对象检测模型的训练等。适合希望深入了解和实践深度学习技术的用户,内容实用且丰富。
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。
dify - 开源LLM应用开发平台,集成AI工作流和模型管理
DifyGithub人工智能应用企业解决方案开源项目模型支持热门自托管
Dify是一款革命性的开源LLM应用开发平台,提供直观的用户界面和强大的AI工作流功能。该平台支持数百种专有和开源LLM,包括GPT、Mistral、Llama3等,同时提供文档摄取、性能监控、工作流构建等全面功能,满足从原型到生产的所有需求。Dify还支持企业级特性,如单点登录和访问控制,提供自托管解决方案,确保快速部署和高效整合。
deeplake - 面向 AI 的数据库,由针对深度学习应用程序优化的存储格式提供支持
AI数据库Deep LakeGithub向量存储开源项目数据版本控制深度学习
Deep Lake是一个为深度学习设计的AI数据库,提供多云和本地数据存储方案,支持动态数据类型如嵌入向量、音频、视频等。它通过即时可视化、高级查询和向量搜索功能,以及与LangChain、Weights & Biases等工具的无缝整合,优化了企业级LLM产品的部署和数据管理。该平台适用于各种规模的数据,支持无服务器架构。
DECIMER-Image_Transformer - 化学结构图像识别的深度学习新方法
DECIMERGithubSMILESTransformer化学图像识别开源项目深度学习
DECIMER-Image_Transformer项目结合EfficientNet V2和Transformer模型,开发了用于化学结构图像识别的先进深度学习方法。该项目优化了数据处理流程,采用TPU加速训练,提高了SMILES预测效率。这一创新为化学文献的自动化分析和结构识别提供了新的研究方向,推动了化学信息学领域的发展。
deep-learning-roadmap - 为开发者和研究人员提供的从入门到高级应用全覆盖,涵盖图像识别、自然语言处理等关键领域深度学习的综合资源,
Github卷积神经网络图像识别开源项目强化学习深度学习生成模型
为开发者和研究人员提供深度学习的综合资源,从入门到高级应用全覆盖,涵盖图像识别、自然语言处理等关键领域。借助本平台,您可以迅速找到所需资源,掌握最前沿的深度学习技术。
Medical-SAM2 - 基于SAM2框架的2D和3D医学图像精准分割模型
GithubMedical SAM 2医学影像图像分割开源项目深度学习计算机视觉
Medical-SAM2是一个开源的医学图像分割模型,基于SAM2框架开发。该模型支持2D和3D医学图像分割,适用于REFUGE眼底图像和BTCV腹部多器官等数据集。项目提供环境配置、数据准备和训练步骤指南,以及预训练权重。Medical-SAM2为医学图像分析研究提供了实用的工具和资源。
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