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

ECG-Heartbeat-Classification-seq2seq-model - 序列到序列深度学习模型实现心电图心跳分类与心律失常检测

ECG心跳分类GithubMIT-BIH数据库序列到序列模型开源项目心律失常检测深度学习

项目利用序列到序列深度学习方法进行心电图心跳分类和心律失常检测，涵盖患者间和患者内两种情况。采用MIT-BIH心律失常数据库评估，提供预处理数据集和训练脚本。模型在分类任务中表现出色，为心脏病学研究提供新方法。代码开源，仅供学术和非商业使用。

MONAI - 基于PyTorch的医疗影像深度学习开源平台

GithubMONAIPyTorch医疗成像开源软件开源项目深度学习框架

MONAI是一个基于PyTorch的开源平台，专注于医疗影像的深度学习。它提供灵活的数据预处理、易于集成的API、领域特定的网络和评估指标，并支持多GPU和多节点数据并行。MONAI旨在为学术、工业和临床研究者提供优化和标准化的模型创建和评估工具，促进跨领域合作。

ModelsGenesis - 3D医疗影像自监督预训练模型

3D医学影像GithubModels Genesis医学图像分析开源项目自学习迁移学习

此项目推出了名为Generic Autodidactic Models的预训练模型，专为3D医学影像应用设计，特别适合标注数据有限的情况。这一模型通过自监督学习实现自我训练，无需人工标注，并能生成各种应用场景的目标模型。Models Genesis性能显著优于从零开始训练的3D模型，甚至超过了包括ImageNet模型在内的2D方法，尤其在分割肝脏、肿瘤和海马体方面表现卓越。

MD.ai - 医学影像AI平台助力放射学报告和数据标注

AI工作流程AI工具DICOM临床报告医疗影像AI数据标注

MD.ai作为医学影像AI平台，专注加速放射学AI模型开发。提供DICOM数据标注工具，应用语言模型优化临床报告。支持多设备同步、多语言操作，具备AI辅助标注、PHI检测功能。助力医疗专业人员构建高质量数据集和AI模型，推动放射学AI技术进步。

llava-med-v1.5-mistral-7b - Mistral-7B驱动的生物医学视觉语言模型快速训练的开源研究工具

GithubHuggingfaceLLaVA-Med人工智能模型医学图像识别开源项目模型生物医学视觉语言处理

LLaVA-Med-v1.5-Mistral-7b是一款专注生物医学领域的大型视觉语言模型。它基于PMC-15M数据集开发，采用课程学习方法训练，能处理多种医学图像类型，如显微镜、放射和组织学图像。该模型在PathVQA和VQA-RAD等基准测试中表现优异，为生物医学视觉语言研究提供了重要工具。值得注意的是，这是一个仅用于研究目的的开源项目，仅支持英语处理，不适用于临床环境。

Virchow2 - 基于神经网络的病理切片图像分析与特征提取模型

GithubHuggingfacePyTorchVirchow2图像识别开源项目模型深度学习病理学

Virchow2是一个专门用于病理切片分析的深度学习模型，通过310万张医学图像训练而成。模型能够自动分析不同放大倍率的病理图像，提取关键特征信息，为计算病理学研究提供基础支持。其采用先进的视觉转换器架构，具备强大的图像处理能力。目前仅向学术研究机构开放使用，需要通过机构邮箱认证。

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。

medical-datasets - 医学影像数据集汇总从MRI到X射线的全面资源

CTGithubMRIX光分割标注医学影像数据集开源项目

medical-datasets是一个综合性医学影像数据集资源库,收录了MRI、CT和X射线等多种模态的影像数据。涵盖从大脑到胸部的多个人体部位,不仅包含原始图像,还提供分割标注和临床诊断等信息。该项目为医学影像分析、人工智能和机器学习领域的研究与应用提供了丰富的数据支持。

CoreML-Models - 为iOS开发者提供的Core ML机器学习模型下载与集成资源库

Core MLGithubImage ClassifierXcodeiOS开发开源项目机器学习模型

提供多种分类、检测、分割、超分辨率、低光增强、图像恢复和生成等Core ML模型资源，方便iOS开发者下载并集成到Xcode项目。通过Google Drive下载并参照示例项目了解具体使用方法。

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。

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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。

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