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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。

GithubGithub论文论文
介绍相关项目
GenerativeModels - MONAI医学影像生成模型库推动AI医疗研究
GithubMONAI人工智能医学图像开源项目深度学习生成模型
GenerativeModels是MONAI项目的子项目，致力于医学影像生成模型的研究。它提供多种生成模型架构，如扩散模型和自编码器，以及医学影像专用的损失函数和评估指标。项目包含与MONAI兼容的训练引擎和丰富教程，支持研究人员进行图像合成、异常检测和超分辨率重建等任务。这些工具和资源有助于推进医学AI领域的发展。
hibou-L - 专注数字病理学的预训练视觉Transformer模型
DINOv2GithubHibou-LHuggingface医学影像开源项目模型病理学视觉转换器
面向数字病理学的视觉Transformer模型，通过12亿张医疗图像数据集训练而成。模型专注于病理图像特征提取，可应用于多种病理分析任务，并通过transformers库实现便捷部署。
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。
TransMorph_Transformer_for_Medical_Image_Registration - 基于Transformer的无监督医学图像配准方法
GithubPyTorchTransMorphTransformer医学影像配准开源项目深度学习
TransMorph是一个利用Transformer架构进行无监督医学图像配准的开源项目，结合了Vision Transformer和Swin Transformer技术。提供多个模型变体和多种损失函数，支持单模态和多模态配准，公开了训练脚本和预训练模型，并在MICCAI 2021 L2R挑战中表现出色。
modelscan - 开源AI模型安全扫描工具助力高效检测风险
GithubModelScan安全扫描序列化攻击开源项目机器学习模型
ModelScan是Protect AI开发的开源AI模型安全扫描工具,支持H5、Pickle和SavedModel等多种格式。它可快速识别PyTorch、TensorFlow、Keras等框架中的模型安全风险,有效防范模型序列化攻击。ModelScan易于集成到机器学习流程中,为AI模型全生命周期提供安全保障,保护数据和系统安全。
stable-diffusion-safety-checker - 基于CLIP模型的图像安全检查工具
CLIP模型GithubHuggingface内容审核图像识别安全检查器开源项目机器学习模型
stable-diffusion-safety-checker是一个开源的图像内容审核工具。该项目利用CLIP模型技术,专注于识别和过滤不适宜内容。它不仅可用于研究计算机视觉模型的性能,还能揭示潜在的偏见问题。尽管在某些分类任务中表现优异,但仍存在局限性。推荐将其应用于学术研究,使用时需谨慎评估相关风险。
awesome-multimodal-in-medical-imaging - 医学影像多模态学习应用资源集锦
Github医学影像多模态学习开源项目报告生成视觉语言模型视觉问答
该项目汇集医学影像多模态学习应用资源，涵盖数据集、综述、报告生成、视觉问答和视觉语言模型等。内容包括大语言模型相关论文，并提供最新论文和代码链接。资源库定期更新，收录超过100篇高质量论文，为医学影像多模态研究提供重要参考。
med-seg-diff-pytorch - PyTorch实现的医学图像分割扩散模型
DDPMGithubPytorch医学图像分割开源项目扩散概率模型深度学习
med-seg-diff-pytorch是一个基于PyTorch的医学图像分割框架，采用扩散概率模型(DDPM)和特征级条件增强技术。该项目提供简易安装和使用方法，支持自定义数据集训练，并计划增加更多功能。它为医学图像分析领域提供了一个功能强大、使用灵活的开源工具。
pytorch-deep-learning - 深入PyTorch的深度学习实用教程
GithubPyTorch开源项目深度学习神经网络计算机视觉迁移学习
本课程涵盖从基础到高级的深度学习概念，通过实践教学与丰富的视频材料，讲解PyTorch操作和应用。包括神经网络分类、计算机视觉和数据集处理等主题，适合希望深化机器学习理解和应用的学习者。课程包括最新的PyTorch 2.0教程，确保内容的时效性和专业性。
food-category-classification-v2.0 - 12类食品图像分类模型 准确率达96%
GithubGradioHuggingface图像识别开源项目机器学习模型深度学习食品分类
food-category-classification-v2.0是一个食品类别图像分类模型，可识别12种食品类别，包括面包、乳制品、甜点、蛋类、油炸食品、水果、肉类、面条、米饭、海鲜、汤和蔬菜。模型通过分析图像视觉特征进行分类，适用于食品博客、餐厅和食谱网站的图片管理。准确率达96%，可提高内容分类效率。
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