M3D

推动3D医学图像分析的多模态大语言模型

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M3D是首个针对3D医学分析的多模态大语言模型系列。项目包含最大规模开源3D医学数据集M3D-Data、多任务能力模型M3D-LaMed和全面评估基准M3D-Bench。M3D在图像-文本检索、报告生成、视觉问答、定位和分割等任务中表现优异，为3D医学图像分析领域提供了新的研究方向。

Awesome-Text-to-3D - 前沿文本和图像到3D内容生成技术资源集

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该项目汇总了文本到3D和图像到3D的前沿生成技术。内容涵盖基于2D先验模型学习3D的方法，以及直接在3D数据上训练的生成模型。资源列表包含DreamFusion、Magic3D、Shap·E等创新方法，展现了从文本或单一图像生成高质量3D内容的最新进展。这为研究人员和开发者提供了探索和应用3D生成技术的重要参考。

CareGPT - 医疗人工智能开源模型

CareGPTGithub医疗LLM开源模型开源项目数据集部署

CareGPT是为医疗行业设计的开源大型语言模型，提供全面的医学数据整合、高效的模型部署和资源持续更新。此项目优化了模型与知识库的结合，全面支持LLaMA系列模型的训练，并构建了高效的问答系统，从而在医疗人工智能领域中取得显著成效。深入了解CareGPT，发掘更多医疗应用案例，并推进科技与医疗的深度结合。

One-2-3-45 - 2D扩散模型在3D AIGC中的创新应用

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One-2-3-45项目创新性地提出了一种2D扩散模型在3D AIGC中的正向操作方法，无需耗时的优化过程。项目提供详细的安装说明和多种演示方式，包括在线互动演示和完整的配置指南。通过整合Hugging Face的Gradio API，用户可以方便地进行图像预处理和3D网格重建。该项目已被NeurIPS 2023接受，并提供了详细的训练代码和数据集，促进单图像到3D模型的快速生成。

AlizaMS - 多功能DICOM查看器为医学影像分析提供全面支持

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AlizaMS是一款功能全面的DICOM查看器，集成2D和3D视图、体积渲染和多平面重建等核心功能。它具备快速目录扫描和DICOMDIR文件处理能力，同时保证DICOM数据的一致性匿名化。该软件支持RTSTRUCT轮廓显示、多视图研究和超声校准区域精确测量。AlizaMS还提供2D+t和3D+t动画效果，内置DICOM元数据查看器和2024b字典。软件兼容多数IOD类型，包括结构化报告和灰度软拷贝呈现状态。

GaNDLF - 通用深度学习框架支持多种医学影像分析任务

GaNDLFGithubMLCommons医学影像分析开源项目深度学习框架

GaNDLF是一个通用深度学习框架，支持多种模型架构、数据维度和医学影像分析任务。框架内置嵌套交叉验证、数据增强和混合精度训练功能，适用于放射学和组织病理学图像处理。GaNDLF简化了深度学习开发流程，提高了模型可重现性和可解释性，使非专业人士也能轻松使用。

GenerativeModels - MONAI医学影像生成模型库推动AI医疗研究

GithubMONAI人工智能医学图像开源项目深度学习生成模型

GenerativeModels是MONAI项目的子项目，致力于医学影像生成模型的研究。它提供多种生成模型架构，如扩散模型和自编码器，以及医学影像专用的损失函数和评估指标。项目包含与MONAI兼容的训练引擎和丰富教程，支持研究人员进行图像合成、异常检测和超分辨率重建等任务。这些工具和资源有助于推进医学AI领域的发展。

Make-It-3D - 单图生成高逼真3D模型

3D重建GithubICCV 2023Make-It-3D单张图像开源项目高保真

Make-It-3D项目利用训练良好的2D扩散模型，从单个图像生成高质量3D内容。方法采用两阶段优化流程，先优化神经辐射场整合正视图和新视角的扩散先验，后将粗略模型转化为纹理点云并提升现实感。实验显示，该方法在视觉质量和重建准确性上大幅领先，并支持文本到3D创建和纹理编辑等应用。

Sunsimiao - 中文医疗大模型，提供全面诊疗建议

CMB-ExamGithubQwen2-7BSunsimiao中文医疗大模型开源项目高质量医疗数据

孙思邈中文医疗大模型结合孙思邈的医学理念和高质量中文医疗数据，旨在提供广泛的诊疗建议。该模型在多个医疗考试中表现出色，由华东理工大学发起，得到多家组织支持。训练数据涵盖医疗文献、教材、诊断数据和问诊对话，持续更新并通过人工与自动化处理以确保高质量。

Multimodal-AND-Large-Language-Models - 多模态与大语言模型前沿研究综述

Github人工智能多模态大语言模型开源项目机器学习视觉语言模型

MentalLLaMA - 开源大语言模型助力社交媒体上的可解释心理健康分析

GithubMentaLLaMA可解释性大语言模型开源项目心理健康分析社交媒体

MentalLLaMA项目开发了基于IMHI数据集的开源指令型大语言模型,用于社交媒体数据的心理健康分析。该模型能生成高质量解释,提高分析结果的可解释性。项目还提供了涵盖8个任务和10个测试集的全面评估基准。MentalLLaMA为心理健康监测和研究领域带来新的分析工具和方法。

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