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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 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

MT-UNet - 融合Transformer和UNet的医学图像分割新模型

GithubMT-UNet医学图像分割开源项目数据集准备权重文件模型训练

MT-UNet是一种结合Transformer和UNet优势的医学图像分割模型。该模型在Synapse和ACDC数据集上分别达到79.20%和91.61%的DSC评分。MT-UNet通过混合transformer结构实现多尺度特征融合，为医学图像分析提供新思路。项目开源代码和预训练权重，便于研究者复现结果和深入研究。

voice-safety-classifier - 语音聊天毒性检测的高精度分类工具

GithubHuggingfacetoxicity detection多标签分类开源项目模型模型评估语音安全音频分类

该项目提供了一个新的语音聊天毒性检测基准模型，基于大规模数据集开发。模型使用WavLM base plus权重，经过2,374小时语音多标签微调，输出标签包括Profanity、DatingAndSexting、Racist、Bullying等。评估显示模型在二元分类任务中的精度达到94.48%。使用者可通过特定命令运行模型权重进行应用。

DiffTumor - 基于扩散模型的跨器官早期肿瘤合成与检测方法

AI检测DiffTumorGithub医学影像开源项目泛化能力肿瘤合成

DiffTumor项目提出了一种新颖的跨器官早期肿瘤合成方法。该方法基于扩散模型,通过学习胰腺早期肿瘤特征,可合成肝脏和肾脏的早期小肿瘤。研究发现不同腹部器官的早期小肿瘤在影像学上具有相似性。该方法经放射科医生评估和AI算法测试,证实了其在肿瘤检测任务中的有效性。DiffTumor为医学影像领域的数据增强和跨器官肿瘤检测开辟了新思路。

clinical-assertion-negation-bert - 临床文本病症状态分类BERT模型

BERTGithubHuggingface临床医疗医疗诊断开源项目文本分类模型自然语言处理

基于ClinicalBERT的预训练模型，专注于临床笔记中的病症状态分类。该模型可识别医疗记录中的病症状态，将其分为存在(PRESENT)、不存在(ABSENT)和可能存在(POSSIBLE)三类。通过在i2b2挑战赛数据集上微调，为临床文档的结构化处理提供支持。

efficientdet - EfficientDet目标检测模型的PyTorch实现

COCO数据集EfficientDetGithub开源项目深度学习目标检测计算机视觉

本项目提供了EfficientDet目标检测模型的PyTorch实现。支持COCO数据集的训练、评估和测试，在COCO val2017上达到0.314 mAP。包含预训练权重、视频测试功能和使用说明。适合研究人员和开发者参考使用。

SuPreM - 基于大规模数据集的三维医学影像分析预训练模型套件

3D模型GithubSuPreM医学影像分析大规模数据集开源项目迁移学习

SuPreM是一套基于大规模数据集和每体素标注的预训练3D模型,在多种医学影像任务中展现出优秀的迁移能力。该项目结合AbdomenAtlas 1.1数据集(9,262个带注释CT扫描)和多个先进AI模型,为三维医学图像分析提供了基础数据集和模型,有助于提升该领域的研究效率和算法性能。

task-13-Qwen-Qwen1.5-1.8B - 深入解析深度学习模型的应用场景及相关风险

GithubHuggingfaceQwen/Qwen1.5-1.8B培训细节开源项目技术规格模型模型卡环境影响

项目提供对深度学习模型的直接和下游应用的分析，同时涵盖使用的潜在用户和影响群体。尽管一些技术规范和训练细节有待完善，但项目提供了关于环境影响的计算指南和设备信息，有助于从业者和研究人员初步了解和调整应用模型。使用时需注意模型的偏见、风险和局限。

torchio - 深度学习医疗图像处理工具集

GithubPythonTorchIO医药图像开源项目数据增强深度学习

此工具集为深度学习医疗图像处理提供高效解决方案，涵盖读取、预处理、采样、增强和写入3D医疗图像等功能。支持多种图像转换操作，包括随机仿射变换和特定领域伪影模拟。受NiftyNet启发，该项目广泛应用于医学AI研究，提升数据处理效率和模型性能。

semantic-segmentation - 提供丰富数据集和易于定制的语义分割模型

GithubPyTorchSOTASemantic Segmentation开源项目数据集模型库

该项目提供易于使用和定制的SOTA语义分割模型，支持多种任务和数据集。适合高精度和定制应用场景，涵盖场景解析、人类解析、人脸解析等任务。特点包括多种主干网络和分割模型，支持PyTorch、ONNX、TFLite等框架的推理和导出。即将迎来重大更新，包括新的训练流程、预训练模型、教程和分布式训练支持。用户可通过详细文档和示例轻松使用并配置定制数据集，实现高效的语义分割。

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。

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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。

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稿定设计是一个多功能的在线设计和创意平台，提供广泛的设计工具和资源，以满足不同用户的需求。从专业的图形设计师到普通用户，无论是进行图片处理、智能抠图、H5页面制作还是视频剪辑，稿定设计都能提供简单、高效的解决方案。该平台以其用户友好的界面和强大的功能集合，帮助用户轻松实现创意设计。

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