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HistomicsTK

数字病理图像分析的Python工具包,支持独立和网络集成

HistomicsTK是一个用于数字病理图像分析的Python包,可以独立使用或作为Digital Slide Archive的插件。通过HistomicsUI执行图像分析任务,其功能可通过slicer cli web扩展,允许开发者集成自己的图像分析算法。借助机器学习技术和多分辨率图像,HistomicsTK帮助研究组织学、临床结果及基因数据的关系。适用于路径学家和算法研究者,提供如颜色归一化和细胞核分割等功能,支持Linux、Windows和OSX的安装指南。详细信息请访问官网。

timetk - R语言时间序列分析与可视化工具包
GithubR语言timetk开源项目数据可视化时间序列分析机器学习
timetk是一个功能丰富的R语言时间序列分析工具包。它提供数据可视化、处理和特征工程功能,支持交互式和静态绘图、时间序列机器学习、异常检测和聚类分析。与同类包相比,timetk功能更全面、易用性更高,可简化时间序列分析和预测建模流程。该包适用于需要高效处理和分析时间序列数据的研究人员和数据科学家。
DiffTumor - 基于扩散模型的跨器官早期肿瘤合成与检测方法
AI检测DiffTumorGithub医学影像开源项目泛化能力肿瘤合成
DiffTumor项目提出了一种新颖的跨器官早期肿瘤合成方法。该方法基于扩散模型,通过学习胰腺早期肿瘤特征,可合成肝脏和肾脏的早期小肿瘤。研究发现不同腹部器官的早期小肿瘤在影像学上具有相似性。该方法经放射科医生评估和AI算法测试,证实了其在肿瘤检测任务中的有效性。DiffTumor为医学影像领域的数据增强和跨器官肿瘤检测开辟了新思路。
DiffusionToolkit - 图片元数据索引和管理工具
AI生成图像Diffusion ToolkitGithub图像元数据图像搜索图像查看开源项目
Diffusion Toolkit是一款面向AI生成图片的元数据索引和查看工具,帮助用户高效组织、搜索和排序不断增长的图片集。支持JPG、PNG、WebP等常见格式,并处理多种元数据格式。用户可轻松查看、管理并按日期、评分等条件排序图片,支持标签和NSFW内容模糊处理。界面友好的拖放操作和多种快捷键提升使用体验。仅适用于Windows系统,提供详细的安装和使用指南。
cucim - 提升多维图像处理性能的开源库
GPU加速GithubRAPIDScuCIM图像处理多维图像开源项目
cuCIM 是一个开源的高性能多维图像处理和计算机视觉软件库,应用于生物医学、地理空间、材料科学、生命科学和遥感领域。利用基于 GPU 的加速技术,cuCIM 提供了增强的大规模和多维 TIFF 文件处理能力,并且支持简便的 Python 接口和多种图像格式,如 Aperio ScanScope 虚拟切片、Philips TIFF 和多分辨率压缩 TIFF 文件。
Weasis - 开源医学影像查看器 支持多种格式和跨平台使用
DICOM查看器GithubWeasis医学影像多平台支持开源软件开源项目
Weasis是一款开源医学影像查看软件,支持DICOM等格式。提供桌面和Web版本,适用于医疗机构和研究中心。它可与PACS系统集成,支持多语言,并提供插件扩展。Weasis具备2D/3D图像渲染、测量工具和ECG查看等功能,能够满足医疗影像专业人员的各种需求。
dipy - 开源MR扩散成像分析Python库
DIPYGithubMRI分析Python库开源项目扩散成像神经影像学
DIPY(Diffusion Imaging in Python)是一个开源的Python库,专门用于分析MR扩散成像。该库提供了丰富的工具和算法,用于处理和分析扩散MRI数据,包括多种扩散模型、纤维追踪方法和可视化技术。DIPY遵循科学Python规范,主要面向研究领域。它支持通过pip或conda安装,并提供详细的文档。DIPY采用BSD许可证,欢迎社区贡献。
Viewers - 开源医学影像查看器 支持多种格式和功能
DICOMwebGithubOHIF医学影像可视化开源开源项目
OHIF Viewer是开放健康影像基金会开发的医学影像Web查看器。这款可配置、可扩展的应用支持DICOMweb标准,提供2D、3D渲染、注释和测量等功能。它支持国际化和离线使用,具有广泛的定制选项,适用于多种医学影像工作流程。作为开源项目,OHIF Viewer受到学术界和商业机构的广泛应用。
dicom - Go语言开源DICOM医学影像解析库
DICOMGithubGo语言医学图像解析开源库开源项目高性能
dicom是一个开源的Go语言库和命令行工具,用于处理DICOM医学影像文件。它支持多帧图像解析、流式处理和数据集编码等功能。该项目采用Go模块和语义化版本,为开发者提供高效易用的DICOM解析工具。
pytorch_connectomics - PyTorch Connectomics加速大脑神经连接图谱构建
GithubPyTorch Connectomics图像分割开源项目深度学习框架神经连接重建连接组学
PyTorch Connectomics是一个面向神经科学领域的开源深度学习框架,专门用于处理电子显微镜采集的大脑图像数据。该框架支持连接组学中的自动和半自动语义及实例分割,提供多任务学习、主动学习和半监督学习功能。它采用分布式和混合精度优化技术,能高效处理大规模数据集。框架包含多种编码器-解码器架构,如定制3D UNet和特征金字塔网络模型,并提供全面的体积数据增强功能。由哈佛大学视觉计算组维护,PyTorch Connectomics致力于加速大脑神经连接图谱的重建过程。
bioformats - 开源生命科学图像处理库 解析和转换多种文件格式
Bio-FormatsGithubJava库OME数据模型图像文件格式开源项目微观图像
Bio-Formats是一个开源、跨平台的Java库,专门用于处理生命科学图像文件。它能够读写超过100种文件格式的像素数据和元数据,主要用于将专有显微镜数据转换为开放标准的OME数据模型,尤其是OME-TIFF格式。该库被广泛应用于各种生命科学软件中,为开发者提供了便捷的工具来支持多种显微镜图像格式。
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