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deep-learning-colonoscopy

深度学习在结肠镜息肉检测和分类中的应用进展

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。

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。
Awesome-Implicit-Neural-Representations-in-Medical-imaging - 隐式神经表示在医学影像中的应用研究综述
Github分割医学成像图像重建开源项目神经隐式表示配准
该项目汇集了86篇关于隐式神经表示在医学影像领域应用的研究论文,时间跨度从2021年至2023年。涵盖图像重建、分割、配准和神经渲染等多个方向。项目提供论文列表、代码链接及相关资源,便于研究者快速获取信息。同时收录了一篇发表于arXiv的综述文章,对医学影像中隐式神经表示的应用进行了全面对比分析。
HistoSSLscaling - 病理组织图像自监督学习新方法
GithubPhikonViT开源项目掩码图像建模组织病理学自监督学习
HistoSSLscaling项目开发了基于掩码图像建模的自监督学习方法,用于病理组织图像分析。该项目的Phikon模型在4000万张全癌种病理切片上预训练,在多项下游任务中表现出色。项目提供了预训练模型、代码和数据集特征,为计算病理学研究提供支持。
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。
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。
MedSegDiff - 创新医学图像分割框架
GithubMedSegDiff人工智能医学图像分割开源项目扩散模型深度学习
MedSegDiff是一个创新的医学图像分割框架,基于扩散概率模型(DPM)。该方法通过添加高斯噪声并学习逆向去噪过程来实现分割。利用原始图像作为条件,MedSegDiff从随机噪声生成多个分割图,并进行集成获得最终结果。这种方法能够捕捉医学图像中的不确定性,在多个基准测试中表现优异。MedSegDiff支持多种医学图像分割任务,包括皮肤黑色素瘤和脑肿瘤分割等,并提供详细使用说明和示例。
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。
nnUNet - 自适应医学图像分割深度学习框架
GithubnnU-Net医学影像图像分割开源项目深度学习自动化
nnUNet是一个自适应深度学习框架,专注于医学图像分割。它可自动分析训练数据并优化U-Net分割流程,无需专业知识即可使用。支持2D和3D图像,处理多种模态和输入通道,并能应对不平衡类别分布。在多个生物医学图像分割挑战中表现出色,广泛用作基线方法和开发框架。适用于领域科学家和AI研究人员,为医学图像分析提供强大支持。
MedLLMsPracticalGuide - 医疗大语言模型的发展现状与应用前景
Github人工智能医疗医学知识库医疗决策支持医疗大语言模型医疗应用开源项目
该项目提供了医疗大语言模型(Medical LLMs)的综合资源清单,基于一篇全面的综述论文。内容涵盖医疗LLMs的基本原理、构建方法、应用场景和面临的挑战,包括构建流程、医疗数据利用、生物医学任务、临床实践等多个方面。项目为医疗LLMs的研究与开发提供了宝贵的见解和实用指南,有助于推动这一前沿技术在医疗领域的创新应用。
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。
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