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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 Networksbreast cancermammographyPyTorchradiologistsGithub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。

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介绍相关项目
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。
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。
BCI - Pyramid Pix2pix乳腺癌免疫组织化学图像生成框架
GithubPyramidPix2pix乳腺癌免疫组织化学图像生成开源项目深度学习
BCI项目开发了Pyramid Pix2pix框架,实现HE到IHC乳腺癌图像的高质量转换。项目提供开源代码、数据集和预训练模型,支持1024x1024分辨率图像生成。研究人员可利用BCI资源开展乳腺癌图像分析和生成研究。
XrayGPT - 胸部X光智能分析与报告生成系统
AI医疗GithubXrayGPT医疗视觉语言模型开源项目放射学报告胸部X光
XrayGPT是一个结合医学视觉语言模型技术的人工智能项目，专注于胸部X光片分析和报告生成。该系统整合了经过微调的Vicuna语言模型和MedClip医学视觉编码器，通过线性变换实现对齐。XrayGPT经过大量医患对话和放射学对话训练，可生成准确、清晰的X光分析摘要，为放射科医生提供辅助支持。
BiomedVLP-CXR-BERT-specialized - 胸部X光领域专用语言模型 优化生物医学视觉语言处理
CXR-BERTGithubHuggingface医疗影像多模态学习开源项目模型胸部X光自然语言处理
BiomedVLP-CXR-BERT-specialized是专为胸部X光领域开发的语言模型。通过优化词汇表、创新预训练方法、权重正则化和文本增强技术，该模型在放射学自然语言推理和掩码语言模型预测等任务中表现优异。它还能应用于零样本短语定位和图像分类等视觉-语言处理任务。此外，该模型与ResNet-50图像模型联合训练，可用于短语定位。作为生物医学视觉-语言处理研究的重要工具，BiomedVLP-CXR-BERT-specialized为相关领域提供了新的可能性。
vit-xray-pneumonia-classification - 基于ViT的胸部X光肺炎分类模型
GithubHuggingfaceViT模型图像分类开源项目机器学习模型肺炎检测胸部X光分类
该项目利用ViT模型对胸部X光图像进行肺炎分类，在验证集上准确率达97.42%。模型能快速区分正常和肺炎X光片，并提供简易推理代码。这一工具有助于提升肺炎诊断的效率和准确性，为医疗行业带来实际价值。
Kaggle-PANDA-1st-place-solution - Kaggle冠军前列腺癌诊断AI模型准确率达94%
GithubPANDA竞赛人工智能前列腺癌分级图像处理开源项目深度学习
本项目展示Kaggle PANDA竞赛冠军解决方案,应用深度学习技术进行前列腺癌诊断和Gleason评分。模型利用图像分割和标签清洗等技术,在公开数据集上达到94%准确率,并在多项国际研究中得到验证。项目开源代码和模型,为医疗AI研究提供参考。
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。
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。
UltraDet - 提高乳腺超声病变检测准确率
GithubUltraDet假阳性抑制实时推理开源项目视频目标检测超声检测
UltraDet是一种新型乳腺超声病变检测方法，在保持0.90召回率的同时将假阳性率降低约50%。该项目为CVA-Net数据集提供高质量边界框标注，并已被MICCAI 2023会议录用。UltraDet利用前帧的负时间上下文信息，在保持实时性能的基础上显著提升检测准确度。这一创新方法为超声影像诊断提供了更精确的辅助工具。
相关项目
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