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 Networks breast cancer mammography PyTorch radiologists Github 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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论文

介绍相关项目

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。

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。

TransBTS - 使用Transformer实现多模态脑肿瘤医学图像分割

GithubTransBTSTransBTSV2Transformer多模态数据集开源项目脑肿瘤分割

TransBTS与TransBTSV2采用Transformer技术显著提升多模态脑肿瘤与医学图像体积分割的效率与准确性。项目包括详细的模型实现和相关文献，支持BraTS、LiTS、KiTS等医学图像数据集，并利用Python和Pytorch进行数据预处理、模型训练和测试，支持分布式训练。适用于需要高效精准医学图像分割解决方案的研究人员和工程师。

AI-generated_images_detector - 高精度AI生成图像检测模型，适用于图像分类任务

AI-generated_images_detectorGithubHuggingface准确率图像分类开源项目模型训练和评估数据

该高精度AI生成图像检测模型专注于图像分类，适用于imagefolder数据集验证。模型训练后达到了0.9736的准确率，能够有效区分生成与真实图像。通过transformers库中的pipeline进行推理，只需将图像传递给模型即可获得分类结果，适用于对图像分类精度要求较高的应用，能够有效提升AI生成内容的识别能力。

hi-ml - 医疗和生命科学深度学习研究智能工具包

AzureGithub人工智能医疗健康开源项目机器学习深度学习

hi-ml是一个面向医疗和生命科学领域的机器学习工具包，提供经过测试的组件、深度学习模型和云集成工具。该项目包含hi-ml-azure用于AzureML集成、hi-ml提供ML组件，以及hi-ml-cpath用于处理组织病理学图像。这些工具旨在简化深度学习模型的开发流程，适用于该领域的研究人员和从业者。

Awesome-Foundation-Models-in-Medical-Imaging - 医学影像基础模型研究文献资源汇总

Github人工智能医学影像基础模型开源项目深度学习计算机视觉

awesome-transformers-in-medical-imaging - Transformer在医学影像分析中的最新应用进展

GithubTransformer分割医学图像分析开源项目深度学习计算机视觉

本项目汇总了Transformer在医学影像分析领域的最新研究成果,包括图像分割、分类、重建等多个任务。资源库按时间顺序整理相关论文和开源实现,为研究人员提供全面参考。内容定期更新,旨在促进Transformer在医学影像分析中的应用与发展。

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。

Awesome-Transformer-in-Medical-Imaging - Transformer在医学图像分析中的应用进展综述

GithubVision Transformer医学图像分析图像分割图像分类开源项目深度学习

本项目整理了Transformer模型在医学图像分析中的最新研究进展。内容涵盖图像分类、分割、重建、合成等多个领域,系统地归纳和分类了相关论文。项目提供了医学图像分析中Transformer应用的分类体系,详细的参考文献,以及开源代码库链接,为研究人员提供了全面的学习和实践资源。

rad-dino - 胸部X光图像自监督编码的视觉转换器模型

GithubHuggingfaceRAD-DINO医学图像编码开源项目模型胸部X光自监督学习视觉转换器模型

RAD-DINO是一个基于DINOv2自监督学习方法的视觉转换器模型，专用于胸部X光图像编码。作为视觉主干，它支持图像分类、分割、聚类和检索等多种下游任务。该模型由Microsoft Health Futures开发，使用5个公开胸部X光数据集共882,775张图像训练而成。RAD-DINO作为通用医学影像编码器，能够在无需文本监督的情况下有效捕获胸部X光的关键特征。

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豆包 MarsCode 是一款革命性的编程助手，通过AI技术提供代码补全、单测生成、代码解释和智能问答等功能，支持100+编程语言，与主流编辑器无缝集成，显著提升开发效率和代码质量。

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Kimi AI助手提供多语言对话支持，能够阅读和理解用户上传的文件内容，解析网页信息，并结合搜索结果为用户提供详尽的答案。无论是日常咨询还是专业问题，Kimi都能以友好、专业的方式提供帮助。

阿里绘蛙

绘蛙是阿里巴巴集团推出的革命性AI电商营销平台。利用尖端人工智能技术，为商家提供一键生成商品图和营销文案的服务，显著提升内容创作效率和营销效果。适用于淘宝、天猫等电商平台，让商品第一时间被种草。

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