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MONAI Model Zoo 提供医学影像模型集合

MONAI Model Zoo是一个医学影像模型集合,提供MONAI Bundle格式模型。项目包含多种医学影像模型,支持快速下载和使用。除了模型资源,还提供模板bundles,便于开发自定义模型。每个bundle都有详细使用说明和许可条件。MONAI Model Zoo遵循Apache许可证,为医学影像研究和应用提供了有价值的资源。

breast_cancer_classifier - 深度学习模型助力乳腺癌筛查增强放射科医师诊断能力
Deep Neural NetworksGithubPyTorchbreast cancermammographyradiologists开源项目
该开源项目提供基于深度学习的预训练模型,能够提升乳腺癌筛查的准确性。项目包含仅图像和图像+热图两种模型,适用于标准视图的乳腺X光检查,支持GPU加速,使用Python和PyTorch实现,提供详细的示例数据和预测结果。
Pytorch-Medical-Segmentation - 基于PyTorch的医学图像分割框架 支持2D和3D多模态分析
GithubPytorch医学图像分割开源项目深度学习神经网络
Pytorch-Medical-Segmentation是一个开源医学图像分割框架,支持2D和3D多模态分析。该项目集成多种先进算法,兼容主流医学影像格式,提供灵活配置选项。内置训练推理流程和评估指标,便于研究人员和开发者快速实现各类医学图像分割任务。
ZootVision - 多风格艺术生成模型 聚焦细腻背景与多元化画风
AI绘图GithubHuggingfaceStable DiffusionZootVisionAlpha动漫风格开源项目文字生成图像模型
ZootVision是一个开源的图像生成模型,Alpha版本在背景渲染和艺术风格方面表现突出。模型可生成卡通人物、动物角色和场景插画,支持多种艺术家风格融合。适用于童话插画、杂志广告、人物肖像等多种场景创作,可实现从写实到奇幻的多样化视觉效果。
zeno - 通用机器学习模型评估与分析工具
GithubPython APIZeno交互式框架开源项目数据可视化机器学习评估
Zeno是一款开源的机器学习模型评估工具,集成Python API和交互式界面,支持多种数据类型和任务。通过模块化视图,Zeno可用于图像分类、音频转录、图像生成等领域的模型分析。该工具提供命令行和Jupyter Notebook两种使用方式,方便研究人员和开发者进行模型性能评估和优化。
multi-model-server - 深度学习模型的部署工具
DockerGithubMulti Model ServerPython开源项目模型服务深度学习
Multi Model Server是一个灵活的工具,用于部署由各种ML/DL框架训练的深度学习模型。通过命令行界面或预配置的Docker镜像,可以快速设置HTTP端点处理模型推理请求。支持Python 2.7和3.6,提供适合CPU和GPU推理的不同MXNet pip包。详细的文档和使用示例,以及Slack频道和社区支持,进一步简化了用户使用体验。推荐在生产环境中使用Docker容器以提升安全性和性能。
hi-ml - 医疗和生命科学深度学习研究智能工具包
AzureGithub人工智能医疗健康开源项目机器学习深度学习
hi-ml是一个面向医疗和生命科学领域的机器学习工具包,提供经过测试的组件、深度学习模型和云集成工具。该项目包含hi-ml-azure用于AzureML集成、hi-ml提供ML组件,以及hi-ml-cpath用于处理组织病理学图像。这些工具旨在简化深度学习模型的开发流程,适用于该领域的研究人员和从业者。
Bio-Medical-Llama-3-8B - 适用于生物医学领域的精细化文本处理语言模型
Bio-Medical-Llama-3-8BGithubHuggingface临床决策医学大模型开源项目模型生物医学
Bio-Medical-Llama-3-8B模型在定制的BioMedData数据集上进行微调,特别适用于生物医学应用。通过超过500,000条多样化的样本,这一模型在生物医学领域展现高质量的知识覆盖。它能够生成与生物医学相关的文本,为研究人员和临床医生提供有价值的支持,但在高风险场景中使用时需确保信息准确性并负责任地应用。
Multi-Modality-Arena - 完善的多模态模型评估工具,让视觉问答更精准
GithubLVLM LeaderboardLVLM-eHubMulti-Modality ArenaOmniMedVQATiny LVLM-eHub开源项目
Multi-Modality Arena 是一个专注于评估多模态模型的开放平台,支持视觉问答任务的对比测试。平台发布了OmniMedVQA和Tiny LVLM-eHub等评估基准,涵盖广泛的视觉和语言领域。用户可以访问在线演示,参与评估项目,并利用丰富的模型和数据集资源进行性能优化。
voxelmorph - 学习驱动的图像配准和变形建模库
GithubVoxelMorph合成形态图像配准开源项目机器学习空间变换
本页面介绍VoxelMorph,这是一个用于图像配准和变形建模的学习驱动库。页面提供教程展示无数据训练模型、图像配准和参数选择等操作步骤。VoxelMorph库支持下载预训练模型、图像到图像配准和Dice分数测量,并包含模板构建和变形字段可视化等高级功能。该项目适合那些需要高效图像配准解决方案的研究人员和开发者。
MedMNIST - 标准化医学图像分类数据集
GithubMedMNIST医学图像分类开源项目数据集机器学习神经网络
MedMNIST是一个标准化的生物医学图像数据集,包含18个2D和3D子集。数据集提供28x28及更大尺寸的图像,涵盖多种医学影像模态,适用于不同的分类任务。总计约708K个2D图像和10K个3D图像,支持生物医学图像分析、计算机视觉和机器学习研究。MedMNIST以其多样性、标准化和易用性,成为评估机器学习算法和开发医学模型的重要资源。
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