MONAI

基于PyTorch的医疗影像深度学习开源平台

MONAI PyTorch 医疗成像深度学习框架开源软件 Github 开源项目

MONAI是一个基于PyTorch的开源平台，专注于医疗影像的深度学习。它提供灵活的数据预处理、易于集成的API、领域特定的网络和评估指标，并支持多GPU和多节点数据并行。MONAI旨在为学术、工业和临床研究者提供优化和标准化的模型创建和评估工具，促进跨领域合作。

文档

Medical-SAM2 - 基于SAM2框架的2D和3D医学图像精准分割模型

GithubMedical SAM 2医学影像图像分割开源项目深度学习计算机视觉

Medical-SAM2是一个开源的医学图像分割模型，基于SAM2框架开发。该模型支持2D和3D医学图像分割，适用于REFUGE眼底图像和BTCV腹部多器官等数据集。项目提供环境配置、数据准备和训练步骤指南，以及预训练权重。Medical-SAM2为医学图像分析研究提供了实用的工具和资源。

onnx - 跨平台开源机器学习模型交换格式

GithubGlobal Corporation人工智能企业安全开源项目社交媒体跨平台应用

ONNX是一种开放的机器学习模型表示格式，支持跨框架模型互操作。它定义了统一的模型表示方式，实现不同AI框架间的模型转换。ONNX简化模型部署过程，提升AI应用效率。作为行业标准，ONNX促进AI生态系统发展，为开发者和企业带来更多可能性。

onnx - 一个为 AI 开发人员提供支持的开放生态系统

AI模型GithubONNX开源项目推理机器学习深度学习

ONNX是一个开放生态系统，提供AI模型的开源格式，支持深度学习和传统机器学习。通过定义可扩展的计算图模型和内置操作符及标准数据类型，ONNX增强了不同框架间的互操作性，加速了从研究到生产的转化。ONNX广泛支持各种工具和硬件，助力AI社区快速创新。了解ONNX的文档、教程和预训练模型，加入社区，共同推动ONNX的发展。

medpy - 医学图像处理的Python库和工具集

GithubMedPyPython库医学图像处理开源软件开源项目数据分析

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。

gluon-cv - 计算机视觉领域的深度学习模型工具包，支持PyTorch和MXNet框架

GithubGluonCV图像分类对象检测开源项目深度学习计算机视觉

GluonCV是一个面向工程师、研究人员和学生的计算机视觉深度学习工具包，支持快速原型设计。其主要功能包括可复现SOTA结果的训练脚本、对PyTorch和MXNet框架的支持、大量预训练模型，以及简化实现的API设计和社区支持。用户还可以通过AutoGluon执行图像分类和目标检测任务。

MT-UNet - 融合Transformer和UNet的医学图像分割新模型

GithubMT-UNet医学图像分割开源项目数据集准备权重文件模型训练

MT-UNet是一种结合Transformer和UNet优势的医学图像分割模型。该模型在Synapse和ACDC数据集上分别达到79.20%和91.61%的DSC评分。MT-UNet通过混合transformer结构实现多尺度特征融合，为医学图像分析提供新思路。项目开源代码和预训练权重，便于研究者复现结果和深入研究。

TransMorph_Transformer_for_Medical_Image_Registration - 基于Transformer的无监督医学图像配准方法

GithubPyTorchTransMorphTransformer医学影像配准开源项目深度学习

TransMorph是一个利用Transformer架构进行无监督医学图像配准的开源项目，结合了Vision Transformer和Swin Transformer技术。提供多个模型变体和多种损失函数，支持单模态和多模态配准，公开了训练脚本和预训练模型，并在MICCAI 2021 L2R挑战中表现出色。

awesome-transformers-in-medical-imaging - Transformer在医学影像分析中的最新应用进展

GithubTransformer分割医学图像分析开源项目深度学习计算机视觉

本项目汇总了Transformer在医学影像分析领域的最新研究成果,包括图像分割、分类、重建等多个任务。资源库按时间顺序整理相关论文和开源实现,为研究人员提供全面参考。内容定期更新,旨在促进Transformer在医学影像分析中的应用与发展。

awesome-multimodal-in-medical-imaging - 医学影像多模态学习应用资源集锦

Github医学影像多模态学习开源项目报告生成视觉语言模型视觉问答

该项目汇集医学影像多模态学习应用资源，涵盖数据集、综述、报告生成、视觉问答和视觉语言模型等。内容包括大语言模型相关论文，并提供最新论文和代码链接。资源库定期更新，收录超过100篇高质量论文，为医学影像多模态研究提供重要参考。

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。

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