SAT

突破性医学图像分割模型，支持多模态多区域文本提示

SAT是一个基于72个公共3D医学分割数据集构建的通用医学图像分割模型。它通过文本提示可分割MR、CT、PET三种模态和8个人体区域的497个类别。相比传统专家模型，SAT在效率和性能上都有所提升。项目开源了完整代码、预训练模型和数据集，为医学图像分析和AI研究提供了新的工具和资源。

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ritm_interactive_segmentation - 迭代训练与掩码引导的交互式图像分割方法

Github交互式图像分割开源项目神经网络计算机视觉迭代训练遮罩引导

该项目提出了一种基于掩码引导的迭代训练方法，用于交互式图像分割。这种方法能够分割新对象，也可从外部掩码开始修正。采用简单前馈模型，无需额外优化即可达到先进性能。项目提供训练和测试代码、预训练模型及交互式演示，支持多种数据集和评估指标。

ViTAE-Transformer-Remote-Sensing - 遥感图像解释的视觉变压器模型集合

Github图像分割开源项目深度学习目标检测计算机视觉遥感

ViTAE-Transformer-Remote-Sensing项目致力于遥感图像解释领域的视觉变压器模型研究。该项目涵盖遥感预训练、场景识别、语义分割和目标检测等多项任务,提出了RVSA和MTP等创新模型架构和训练方法。项目还开发了SAMRS大规模遥感分割数据集。这些成果有助于推进遥感基础模型的发展,为遥感应用提供技术支持。项目成果包括遥感预训练研究、场景识别模型、语义分割技术和目标检测算法。RVSA和MTP等创新架构提升了模型性能和效率。SAMRS数据集的开发为遥感分割任务提供了大规模训练资源。

Awesome-Diffusion-Models-in-Medical-Imaging - 汇总医疗影像中扩散模型的前沿研究与应用

Anomaly DetectionDiffusion ModelsGithubMedical ImagingSegmentationSurvey Papers开源项目

本页面汇集了关于医疗影像扩散模型的精彩文章，包括综合调查、挑战报告以及多种应用领域的最新研究成果。这里汇集了关于异常检测、去噪、分割、图像生成和文本到图像转换等方面的详尽文献。这些内容展示了扩散模型在医学图像分析中的重要性，还覆盖了在皮肤病变分割、脑图像异常检测等具体应用中的最新进展。欢迎社区参与和贡献，共同推动这一领域的发展。

model-zoo - MONAI Model Zoo 提供医学影像模型集合

GithubMONAI Model Zoo医学影像模型开源项目模型下载模型使用贡献指南

MONAI Model Zoo是一个医学影像模型集合，提供MONAI Bundle格式模型。项目包含多种医学影像模型，支持快速下载和使用。除了模型资源，还提供模板bundles，便于开发自定义模型。每个bundle都有详细使用说明和许可条件。MONAI Model Zoo遵循Apache许可证，为医学影像研究和应用提供了有价值的资源。

SLiMe - 基于Stable Diffusion的单样本图像分割方法

GithubPyTorchSLiMeStable Diffusion图像分割开源项目深度学习

SLiMe是一种基于Stable Diffusion的单样本图像分割方法，通过单个训练样本实现准确分割。项目提供PyTorch实现，包含训练、测试和数据处理指南。SLiMe在PASCAL-Part和CelebAMask-HQ数据集上表现优异，为图像分割研究提供新思路。项目开源代码，支持自定义数据集训练和测试。SLiMe采用图像分块处理技术，提高分割精度。研究者可基于此探索更多单样本学习应用场景。

MedicalGPT - 优化医疗GPT模型，提升医疗对话系统的响应与精确性

GithubMedicalGPT医患对话医疗大模型开源项目强化学习微调

MedicalGPT项目采用多阶段方法如增量预训练、精细微调及奖励建模强化学习，优化医疗GPT模型，增强医疗对话与问答系统的性能。模型以人类反馈为基础，通过直接偏好优化和强化学习策略，调整生成对话的质量与人类偏好的契合度，提供科学准确的医疗咨询，项目持续接入先进的医疗语言处理技术，应对医疗领域的需求变化。

seggpt-vit-large - 基于上下文的单次图像分割解决方案

GithubHuggingfaceSegGPTTransformer图像分割开源项目模型生成模型语义分割

SegGPT项目采用了类似GPT的Transformer模型，它可以在提供输入图像和提示的情况下生成分割掩码，并在COCO-20和FSS-1000数据集上实现了优异的单次图像分割效果。此模型适合用于需要高精度和上下文整合的图像分割应用场景。

efficientvit - EfficientViT多尺度线性注意力用于高分辨率密集预测

EfficientViTGithub图像分割开源项目模型优化深度学习计算机视觉

EfficientViT是一种新型ViT模型，专注于高效处理高分辨率密集预测视觉任务。其核心是轻量级多尺度线性注意力模块，通过硬件友好操作实现全局感受野和多尺度学习。该项目提供图像分类、语义分割和SAM等应用的预训练模型，在性能和效率间达到平衡，适合GPU部署和TensorRT优化。

ITK - N维科学图像处理与分析的开源跨平台工具包

GithubITKNumFOCUS医学影像图像处理开源软件开源项目

ITK是专门用于N维科学图像处理、分割和配准的开源跨平台工具包。它为医学图像处理、计算机视觉等领域提供了强大的分析功能。ITK同时支持C++和Python编程，拥有丰富的文档和示例资源，适用于教学、科研及商业应用。该项目获得NumFOCUS赞助，采用Apache 2.0开源许可证发布。

samvit_base_patch16.sa1b - 高效的图像特征提取与分类工具

GithubHuggingfaceVision Transformersamvit_base_patch16.sa1b图像分类图像特征提取开源项目模型预训练

Segment-Anything Vision Transformer（SAM ViT）模型专注于图像特征提取与分类，不含分割头。使用MAE权重进行初始化，并通过SA-1B数据集的预训练，展示出89.7M的参数量及486.4 GMACs的计算性能，适宜处理1024x1024图像。Python代码示例提供了图像分类与嵌入应用方式，用户可通过timm库使用预训练模型‘samvit_base_patch16.sa1b’以提升图像分析效率。

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