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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。

Deep_Learning_Machine_Learning_Stock - 深度学习和机器学习在股票市场预测中的应用
Github人工智能开源项目机器学习深度学习算法股票预测
本项目深入探讨了深度学习和机器学习在股票市场预测中的应用。从数据收集到模型训练,涵盖了算法选择、过拟合处理和性能优化等关键环节。项目融合了技术分析和基本面分析,并探讨了长短期预测策略。这是一个面向研究者和开发者的综合性资源,旨在展示人工智能在金融市场分析中的潜力。
TotalSegmentator - 全身器官自动分割工具适用于CT和MR影像
CT图像分割GithubMR图像分割TotalSegmentator医学影像开源项目深度学习
TotalSegmentator是一款自动分割CT和MR图像中主要解剖结构的开源工具。基于大规模数据集训练,可在不同设备和协议的医学影像上实现稳健分割,支持117个CT类别和56个MR类别。工具提供多种子任务,如肺血管、体表和脑出血等特定器官分割。支持命令行和Python API调用,可在CPU或GPU上运行,并提供Docker容器部署。
MedMNIST - 标准化医学图像分类数据集
GithubMedMNIST医学图像分类开源项目数据集机器学习神经网络
MedMNIST是一个标准化的生物医学图像数据集,包含18个2D和3D子集。数据集提供28x28及更大尺寸的图像,涵盖多种医学影像模态,适用于不同的分类任务。总计约708K个2D图像和10K个3D图像,支持生物医学图像分析、计算机视觉和机器学习研究。MedMNIST以其多样性、标准化和易用性,成为评估机器学习算法和开发医学模型的重要资源。
TopDeepLearning - 与深度学习相关的热门 github 项目列表
GitHubGithubPyTorchTensorFlow人工智能开源项目深度学习
TopDeepLearning收录了包括但不限于多种技术栈的GitHub深度学习项目。这些开源项目支持广泛的应用场景如计算机视觉和自然语言处理,且提供最新研究成果和代码,是开发者和研究者的理想学习资源。
image-text-localization-recognition - 场景文本检测与识别研究进展资源汇总
Github人工智能场景文本检测开源项目文本识别深度学习计算机视觉
该项目汇总了场景文本检测与识别领域的最新研究成果,包含牛津大学、深圳先进技术研究院、华南理工大学等机构发表的论文和开源代码。内容覆盖文本检测、文本识别、端到端文本识别等方向,为相关研究提供全面参考。项目保持更新,持续跟踪领域进展,是场景文本分析研究的重要资源库。
UNetPlusPlus - 嵌套U-Net架构优化医学图像分割
GithubUNet++医学影像卷积神经网络图像分割开源项目深度学习
UNet++是一种改进的医学图像分割架构,通过重新设计跳跃连接和密集连接解码器,解决了U-Net的架构深度和连接设计问题。项目提供Keras和PyTorch实现,并获得多个第三方支持。UNet++在医学图像分割任务中表现优异,为研究提供了有力工具。该项目已在GitHub开源,欢迎研究者使用和贡献。
deepdataspace - 开源计算机视觉数据集工具 提供可视化 标注和分析功能
DeepDataSpaceGithub开源数据集工具开源项目数据可视化数据标注模型分析
DeepDataSpace是一个开源计算机视觉数据集工具,提供交互式数据可视化、探索和智能标注功能。支持多平台和协作工作流,易于安装使用。通过直观界面帮助用户高效管理和分析大规模图像数据集,适用于CV项目开发和研究。
Slicer - 跨平台医学影像分析与可视化软件
3D SlicerGithub可视化图像分析开源软件开源项目跨平台
3D Slicer是一款开源的医学影像可视化和分析软件。它兼容Windows、Linux和macOS,提供3D影像处理工具,适用于研究人员和医疗专业人士。该项目具有活跃的社区支持,定期更新,并提供详细文档和教程。3D Slicer为医学影像研究和应用提供了强大的跨平台解决方案。
BCI - Pyramid Pix2pix乳腺癌免疫组织化学图像生成框架
GithubPyramidPix2pix乳腺癌免疫组织化学图像生成开源项目深度学习
BCI项目开发了Pyramid Pix2pix框架,实现HE到IHC乳腺癌图像的高质量转换。项目提供开源代码、数据集和预训练模型,支持1024x1024分辨率图像生成。研究人员可利用BCI资源开展乳腺癌图像分析和生成研究。
deepsleepnet - 自动睡眠阶段评分深度学习模型
DeepSleepNetEEGGithub开源项目深度学习睡眠阶段评分神经系统工程
DeepSleepNet是一个创新的深度学习模型,用于基于原始单通道脑电图(EEG)数据的自动睡眠阶段评分。其独特的双阶段架构融合了表示学习和序列残差学习技术,大幅提升了评分准确性。通过在MASS和Sleep-EDF等公开数据集上的严格评估,DeepSleepNet展现出优于传统手工特征工程方法的卓越性能。这一高效、精确的自动化工具为睡眠障碍诊断、睡眠质量监测等睡眠研究和临床应用领域带来了新的可能。
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