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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

深度学习结肠镜检查息肉检测息肉分类医学影像 Github 开源项目

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。

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介绍相关项目

Blog - 全面涵盖深度学习与机器学习的教程项目

GithubPython人工智能开源项目机器学习深度学习算法

本项目汇集了深度学习和机器学习领域的系列教程与代码实现。内容覆盖从基础到高级的多个主题,包括神经网络、CNN、RNN、NLP等深度学习技术,以及特征工程、模型评估、异常检测等机器学习方法。每个主题均配有详细解析和Python代码,为AI学习和实践提供了丰富资源。

Mesh_Segmentation - 3D网格分割与特征提取技术发展概览

Githubmesh processing分割开源项目深度学习特征提取计算机图形学

本项目整理了3D网格分割和特征提取领域的重要研究进展,涵盖2019年至2024年间的创新技术,如变形自动编码器、窗口变换器和图卷积网络等。同时收录了相关数据集、课程资源和关键论文,为该领域研究人员提供全面参考,促进3D网格处理技术的发展。

papers - 研究论文的分类和评论平台，帮助理解最新学术进展

Computational PathologyDiffusion ModelsGithub人工智能开源项目模型解释生存分析

该平台包含对超过410篇研究论文的分类、注释和评论，涵盖不确定性估计、组合法、随机梯度MCMC和变分推断等多个领域。用户可以通过详细的评论和分类，快速了解关键领域的最新研究成果。平台还包括30篇特别有趣的论文列表，以及对重要文献的分析方法和统计数据。主要关键词包括研究论文分类、机器学习、深度学习、医疗健康、人脸识别和视觉跟踪等。每篇论文的评论旨在帮助用户深入理解复杂的研究问题，提升学术知识储备。

research-contributions - MONAI驱动的医学影像研究展示平台

GithubMONAI代码实现同行评审开源协作开源项目研究贡献

MONAI Research Contributions平台展示了使用MONAI进行的前沿医学影像研究。该平台展示MONAI的实际应用，为研究人员提供展示机会。平台接受经同行评审的研究贡献，要求大量使用MONAI组件并提供一键复现结果的脚本。这种方式为展示尖端研究提供快速通道，同时确保代码质量和版本兼容性。

clinica - 多模态神经影像分析平台支持临床研究

BIDS标准ClinicaGithub临床神经影像开源项目数据处理管道机器学习

Clinica是一个开源的临床神经影像研究软件平台，支持多模态数据处理。平台提供多种处理流程，用于分析T1加权MRI、弥散MRI和PET数据。它可将公开数据集转换为BIDS格式，并集成机器学习和深度学习技术。Clinica为神经退行性疾病研究提供了有力工具，尤其适用于阿尔茨海默病等领域。

UniSeg - 多模态3D医学图像通用分割模型

GithubMICCAI 2023UniSeg分割模型医学图像多器官分割开源项目

UniSeg是一个基于提示驱动的通用分割模型，可对多模态、多领域的3D医学图像进行多器官、肿瘤和椎骨分割。作为强大的分割模型和特征学习器，UniSeg提供完整代码实现、预训练模型及详细使用说明。项目涵盖数据准备、预处理、训练和测试等步骤。在MICCAI SegRap 2023比赛中，UniSeg在两项任务中均获得第二名，展现了其在医学图像分割领域的出色表现。

awesome-segment-anything - Segment Anything项目研究进展

GithubInpaintingSegment Anything医疗图像分割开源项目计算机视觉项目专有名称

本项目专注于追踪和总结Segment Anything在计算机视觉领域的最新研究进展，内容涵盖基准模型论文、衍生论文和衍生项目，覆盖医学影像分割、视频帧插值、低层视觉、图像插补等多个领域。如觉得本资源库有帮助，请星标或分享。这里提供最新的项目更新和丰富的资源链接，助力进一步研究和应用。

awesome-camouflaged-object-detection - 伪装物体检测研究进展综述与资源汇总

Github伪装物体检测图像分割开源项目数据集深度学习计算机视觉

本项目全面总结伪装物体检测(COD)领域的研究进展,涵盖检测、分割、场景理解等方向。汇集顶级论文、数据集和代码资源,定期更新最新成果。为研究人员提供了解COD前沿进展的重要参考。

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。

AttentionDeepMIL - 深度多实例学习的注意力机制算法实现

GithubMNISTPyTorch多实例学习开源项目注意力机制深度学习

AttentionDeepMIL是一个开源的深度多实例学习算法项目，基于PyTorch框架实现。它在LeNet-5模型基础上创新性地添加了注意力机制的MIL池化层，适用于图像分类等多实例学习任务。该项目提供完整的实验环境，包括MNIST-BAGS数据集处理、模型架构和训练脚本，支持CPU和GPU运行。此外，AttentionDeepMIL还展示了在医学图像分析领域的应用潜力，包括对乳腺癌和结肠癌组织病理学数据集的实验支持。

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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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