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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。

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。
Awesome-Medical-Large-Language-Models - 医疗大语言模型前沿进展汇总
AI医疗Github人工智能医疗大语言模型开源项目生物医学AI自然语言处理
项目汇总医疗健康领域最新大型语言模型,涵盖谷歌、DeepMind、哈佛等机构的Med-Gemini、AMIE、Meditron等模型。提供模型信息、代码链接和引用数据,为医疗AI研究提供重要参考。研究人员和开发者可借此了解医疗AI最新发展动态。
SAMed - 基于SAM的高效医学图像分割模型
GithubLoRASAMedSegment Anything Model医学图像分割多器官分割开源项目
SAMed是一种基于Segment Anything Model的医学图像分割方法,通过低秩适应微调策略优化SAM模型。在Synapse多器官分割数据集上,SAMed达到81.88 DSC和20.64 HD的性能。由于仅更新部分参数,SAMed具有低部署和存储成本的优势。研究团队还推出了性能更高的SAMed_h版本,为医学影像分析提供了新的解决方案。
RevCol - 多任务计算机视觉的新型架构
GithubRevCol图像分类开源项目目标检测计算机视觉语义分割
RevCol是一种新型神经网络架构,采用多个子网络(列)通过多层可逆连接组成。作为基础模型骨干,RevCol适用于图像分类、目标检测和语义分割等计算机视觉任务。该架构在ImageNet等基准测试中表现优异,项目提供了训练和评估代码,以及多个数据集上的预训练模型权重,方便研究人员进行进一步探索。
awesome-deep-learning - 开源深度学习资源集合,覆盖书籍、课程、视频和研究论文等
Github人工智能大数据开源项目机器学习深度学习神经网络
awesome-deep-learning提供全面的开源深度学习资源集合,覆盖书籍、课程、视频和研究论文等,适合各阶段学习者深入探索。通过更新最新技术和理论,推动知识和技术的不断进步。
deepdoctection - 文档AI:基于深度学习的提取与布局分析工具包
GithubOCRdeepdoctection开源项目文档AI模型深度学习
deepdoctection是一个Python库,通过深度学习模型实现文档提取和布局分析,支持对象检测、OCR和文本挖掘。此集成框架结合Tensorflow或PyTorch等库,适用于PDF或扫描图片文档处理,支持文档布局分析、表格识别和文本分类等任务,致力于解决实际应用问题,是文档处理领域开发者的理想选择。
x-unet - 集成高效注意力机制的先进U-Net框架
GithubU-Net图像分割开源项目深度学习神经网络计算机视觉
x-unet是一个基于U-Net架构的开源项目,融合了高效注意力机制和最新研究成果。支持2D和3D图像处理,提供嵌套U-Net深度和上采样特征图合并等灵活配置。适用于生物医学图像分割和显著对象检测等任务,是一个功能强大的深度学习工具。
mit-deep-learning - MIT深度学习课程教程集合
GithubMIT Deep Learning卷积神经网络开源项目深度学习教程深度强化学习生成对抗网络
本项目汇集了MIT深度学习课程的全面教程,涵盖基础知识、场景分割和生成对抗网络(GANs)等主题,适合初学者和进阶用户。项目包括前沿模型如DeepLab和BigGAN,并提供Jupyter Notebook和Google Colab示例,帮助学习者掌握核心技术。另有深度强化学习竞赛DeepTraffic,挑战开发者在复杂交通环境中训练神经网络实现高速驾驶。
SLANTbrainSeg - 全脑高分辨率MRI深度学习分割工具
GithubSLANT医学影像开源项目深度学习神经影像学脑部分割
SLANTbrainSeg是一款开源的全脑高分辨率MRI分割工具,采用人工智能深度学习技术。它可将T1 MRI扫描分割为133个标签,符合BrainCOLOR协议。项目提供Docker镜像,支持GPU和CPU,操作简便。SLANTbrainSeg在分割精度和效率上表现出色,适用于神经影像研究和临床分析。
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。
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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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