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

ImageAI - 使用简便的代码实现深度学习和计算机视觉功能的开源Python库

GithubImageAI对象检测开源项目深度学习自定义模型训练计算机视觉

ImageAI是一款开源的Python库，帮助开发者使用简便的代码实现深度学习和计算机视觉功能。该库支持图像预测、目标检测、视频检测及对象跟踪等多种功能。新版本引入了PyTorch后端和TinyYOLOv3模型训练，提升了性能并扩展了功能。用户还可以训练自定义模型识别新对象。有关如何安装和使用ImageAI的详细信息，请参阅项目文档和指南。

UNI - 病理学AI基础模型助力精准医疗诊断

GithubHuggingfaceUNI图像处理开源项目模型深度学习病理学视觉编码器

UNI是一个基于1亿张病理图像预训练的视觉编码器,为病理学AI诊断提供了强大的基础模型。它在34项临床任务中展现出卓越性能,特别是在罕见和代表性不足的癌症类型诊断上。UNI不使用公开数据集进行预训练,有助于研究人员在避免数据污染的前提下构建和评估病理AI模型。该模型遵循CC-BY-NC-ND 4.0许可证,仅限非商业学术研究使用。

torchmd - 开源分子动力学模拟框架

GithubPyTorchTorchMD分子动力学力场开发开源项目神经网络势能

TorchMD是一个开源的分子动力学模拟框架，基于PyTorch构建。它为研究人员提供简单易用的API，支持力场开发和神经网络势能的无缝集成。TorchMD使用与传统MD软件兼容的化学单位，适用于多种分子模拟任务。该项目正在积极开发中，由Chan Zuckerberg Initiative和Acellera资助，并与OpenMM和ACEMD展开合作。TorchMD适用于蛋白质折叠、药物设计、材料科学等领域的分子动力学研究。研究人员可以利用TorchMD快速开发和测试新的力场模型，推进计算化学和生物物理学的发展。

UNI - 革新计算病理学的通用自监督模型

GithubUNI全幻灯片图像开源项目病理AI自监督学习计算病理学

UNI是一款为计算病理学开发的通用自监督模型。它利用超过10万张H&E染色全扫描图像进行预训练,在34项代表性任务中表现卓越。UNI具备分辨率无关的组织分类、少样本玻片分类和多种癌症类型分类等能力,为病理学AI模型开发开辟新途径。

med-seg-diff-pytorch - PyTorch实现的医学图像分割扩散模型

DDPMGithubPytorch医学图像分割开源项目扩散概率模型深度学习

med-seg-diff-pytorch是一个基于PyTorch的医学图像分割框架，采用扩散概率模型(DDPM)和特征级条件增强技术。该项目提供简易安装和使用方法，支持自定义数据集训练，并计划增加更多功能。它为医学图像分析领域提供了一个功能强大、使用灵活的开源工具。

XrayGLM - 中文胸部X光片智能解读与诊断系统

GithubXrayGLM人工智能医学影像多模态模型开源项目胸部X光

XrayGLM是一个用于解读胸部X光片的中文医疗多模态模型，结合图像识别和自然语言处理技术分析X光影像并生成诊断报告。该模型基于MIMIC-CXR和OpenI数据集训练，支持影像诊断和多轮对话交互，为医疗影像诊断提供智能辅助。XrayGLM的开发促进了中文医学多模态模型的研究进展。

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。

ModelsGenesis - 3D医疗影像自监督预训练模型

3D医学影像GithubModels Genesis医学图像分析开源项目自学习迁移学习

此项目推出了名为Generic Autodidactic Models的预训练模型，专为3D医学影像应用设计，特别适合标注数据有限的情况。这一模型通过自监督学习实现自我训练，无需人工标注，并能生成各种应用场景的目标模型。Models Genesis性能显著优于从零开始训练的3D模型，甚至超过了包括ImageNet模型在内的2D方法，尤其在分割肝脏、肿瘤和海马体方面表现卓越。

nnDetection - 自适应医学目标检测框架

GithubnnDetection医学目标检测开源项目深度学习自动配置计算机辅助诊断

nnDetection是一个自适应医学目标检测框架,能够自动配置以适应不同医学检测任务。该框架在ADAM和LUNA16等公共基准测试中展现出与顶尖方法相当或更优的性能。项目支持Docker容器和本地安装,提供多个医学数据集的处理指南,便于复现实验结果和集成新数据集。nnDetection为医学目标检测研究提供了标准化接口和自动化工作流程。

MNN - 高效轻量的深度学习框架，支持多设备推理和训练

GithubMNN开源项目推理引擎深度学习框架轻量级高性能

MNN是一个高效轻量的深度学习框架，支持设备上的推理和训练。已被阿里巴巴30多个应用集成，覆盖直播、短视频、搜索推荐等70多种场景。MNN适用于嵌入式设备，支持TensorFlow、Caffe、ONNX等多种模型格式，并优化了ARM和x64 CPU及多种GPU的计算性能。通过MNN Workbench，用户可以下载预训练模型、进行可视化训练并一键部署到设备上。

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