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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免疫组化深度学习细胞分割多重免疫荧光Github开源项目

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。

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介绍相关项目
SimpleITK - 多语言医学图像分析工具包
GithubITKSimpleITK图像分析工具包多语言支持开源软件开源项目
SimpleITK是一个开源的医学图像分析工具包，基于ITK开发。它支持Python、R、Java等多种编程语言，可处理2D、3D和4D图像。SimpleITK提供滤波、分割和配准等功能，适用于研究和教育领域。项目采用Apache License 2.0许可，并提供详细文档和示例，方便用户学习和使用。
LLaVA-Med - 生物医学视觉语言模型助力图像分析与智能问答
GithubLLaVA-Med多模态大语言模型开源项目生物医学视觉问答
LLaVA-Med是一个针对生物医学领域的大规模语言和视觉模型。该模型通过课程学习方法对LLaVA进行了生物医学领域适应，在PathVQA和VQA-RAD等开放式生物医学问答任务中表现优异。LLaVA-Med支持多模态对话和视觉问答，为生物医学视觉语言处理研究提供了有力工具。需要注意的是，此模型仅供研究使用，不适用于临床决策。
ludwig - 高效可扩展的低代码深度学习框架
AI模型GithubLudwig多模态学习开源项目深度学习热门自定义模型
Ludwig是一个低代码深度学习框架，用于构建定制的人工智能模型，如LLMs和其他深度神经网络。它支持多任务和多模态学习，优化了批量大小选择，分布式训练和模型微调，确保高效处理大规模数据集。Ludwig的模块化设计允许用户轻松实验不同的模型架构，支持超参数优化和丰富的度量可视化，适用于生产环境，并整合了Docker和Ray等工具，支持模型导出到Torchscript和Triton，一键上传至HuggingFace。
RLAIF-V - 多模态大模型对齐的开源AI反馈框架
GithubRLAIF-V人工智能反馈可信性多模态大语言模型开源开源项目
RLAIF-V项目提出了一种新的多模态大模型对齐框架，通过开源AI反馈实现了超越GPT-4V的可信度。该框架利用高质量反馈数据和在线反馈学习算法，有效减少模型幻觉，提高学习效率和性能。项目开源的代码、模型权重和数据集为多模态人工智能研究提供了重要资源。
blended-diffusion - 使用自然语言进行图像局部编辑的工具
Blended DiffusionCLIPDDPMGithub图像编辑开源项目自然语言描述
Blended Diffusion 是一种利用自然语言和ROI掩模进行图像局部编辑的工具。结合了CLIP预训练语言-图像模型和DDPM去噪扩散模型，实现了高效的自然图像编辑。它可以保持背景完整，并无缝融合编辑区域，减少对抗性结果。功能包括新增物体、移除/替换/改变现有物体、背景替换和图像外推。相关代码和模型已开放下载，供用户探索。
distilabel - AI数据合成与反馈框架
AI反馈DistilabelGithub开源社区开源项目数据合成高质量数据
Distilabel是专为AI工程师设计的开源框架，用于数据合成和反馈。该框架提供高质量输出、数据所有权和高效性，适用于预测和生成模型。通过提升数据质量和整合多种LLM反馈，Distilabel提高AI输出质量。支持与最新研究的整合，确保灵活性、可扩展性和容错能力。欢迎加入开源社区，参与数据集和模型的构建，享受社区资源和支持。
ProLIF - 生物分子相互作用指纹分析工具
GithubProLIF分子动力学开源项目生物信息学相互作用指纹蛋白质配体
ProLIF是一个用于生成生物分子复合物相互作用指纹的开源工具。它可分析分子动力学轨迹、对接模拟和实验结构数据,支持配体、蛋白质、DNA和RNA等多种分子类型。该工具提供详细文档和教程,适用于生物信息学和药物设计领域的复杂相互作用研究。ProLIF由MDAnalysis和RDKit等库提供技术支持,是这一领域的重要资源。
cleanlab - 开源工具自动检测和优化机器学习数据集
Githubcleanlab开源项目数据中心AI数据清理机器学习标签错误检测
cleanlab是一款开源的数据中心AI工具包，能够自动检测机器学习数据集中的标签错误、异常值和重复项等问题。该工具适用于图像、文本和表格等各类数据，并支持所有机器学习模型。除了发现数据问题，cleanlab还可以训练更稳健的模型，评估数据质量。基于可靠的理论基础，cleanlab运行高效，操作简便，是优化数据质量和提升模型性能的实用工具。
Clip Interrogator AI - 多模态图像分析和描述生成系统
AI图像分析AI工具CLIP Interrogator图像描述生成机器学习自然语言处理
Clip Interrogator AI是一个集成BLIP和CLIP模型的图像分析系统。它能自动解析图像内容，生成详细的文本描述和标签。通过基础说明和'Flavors'系统，Clip Interrogator AI提供全面的图像解释。这一工具适用于需要深入理解或复制图像风格的场景，为AI图像生成提供精确提示。作为web应用，Clip Interrogator AI简化了复杂的图像分析过程。
SyntheticTumors - 合成肿瘤数据助力AI提升真实肿瘤分割效果
AIGithub医学影像合成肿瘤开源项目深度学习肿瘤分割
SyntheticTumors项目开发了创新策略生成合成肝脏肿瘤数据，用于训练AI模型。研究发现，使用合成肿瘤数据训练的模型在真实肿瘤分割任务中表现优于使用真实肿瘤数据训练的模型。项目提供了多个合成肿瘤示例，展示了其与真实肿瘤的视觉相似性。这种方法为医学影像分析和AI辅助诊断提供了新的研究方向。
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