#医学图像处理

MedPy是一个开源的医学图像处理Python库，专注于高维图像处理。它提供丰富的功能和脚本集合，支持PyPI和Conda-Forge安装。MedPy具有完善的文档和教程，适用于Python 3及以上版本。该项目在GitHub上维护，为医学图像处理研究和应用提供了有力支持。MedPy支持医学图像的分割、配准、滤波等多种处理任务，广泛应用于放射学、神经影像学等医学领域。

Hibou-B是一个针对数字病理学的基础视觉Transformer模型，基于DINOv2框架在私有数据集上预训练而成。模型通过自定义实现支持寄存器功能，增强了数字病理图像的特征提取能力。研究人员可利用transformers库轻松调用Hibou-B，为病理学研究和临床诊断提供AI分析支持。该开源项目为数字病理学领域的图像分析任务提供了有力工具。

Phikon是一个使用iBOT训练的组织病理学自监督学习模型。它是由Owkin开发的Vision Transformer Base模型，包含8580万个参数，支持224x224x3的图像输入。该模型在4000万个泛癌症图像块上进行了预训练，可用于从组织学图像中提取特征，并应用于多种癌症亚型的分类任务。通过微调，Phikon可以适应特定癌症亚型的研究需求。