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MONAI Model Zoo 提供医学影像模型集合

MONAI Model Zoo医学影像模型模型下载模型使用贡献指南Github开源项目

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。

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介绍相关项目
awesome-transformers-in-medical-imaging - Transformer在医学影像分析中的最新应用进展
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modelscope - 整合与应用前沿AI模型的开放平台
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ModelScope简化了AI模型在推理、训练和评估方面的流程，支持CV、NLP、语音、多模态和科学计算等领域的应用。该平台提供统一接口和丰富的API层级，便于开发者轻松集成和使用700多种最新开源模型。适合初学者和专业人士快速上手，体验强大功能。
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详尽介绍大型AI语言模型最新进展及开源资源，包括训练代码、数据集和预训练权重。收录Baichuan、Falcon、OpenLLaMA等模型，并关注开源与分布式训练框架如PyTorch和XLA生态。提供全面资源链接，帮助研究人员和开发者了解当前AI模型的最前沿动态。
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zenml-projects - ZenML构建的生产级机器学习项目集合
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HuatuoGPT-Vision-7B - 融合视觉知识的医疗多模态语言模型助力诊断
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SAT是一个基于72个公共3D医学分割数据集构建的通用医学图像分割模型。它通过文本提示可分割MR、CT、PET三种模态和8个人体区域的497个类别。相比传统专家模型，SAT在效率和性能上都有所提升。项目开源了完整代码、预训练模型和数据集，为医学图像分析和AI研究提供了新的工具和资源。
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Chinese Medical Benchmark (CMB)是一个全面的中文医学基准测试项目，由CMB-Exam和CMB-Clin两部分组成。CMB-Exam包含11200道测试题，覆盖6大类28个子类的医学知识。CMB-Clin提供74个复杂医疗咨询案例。该项目致力于评估医疗AI模型的知识储备和临床推理能力，为中文医疗AI发展提供参考标准。
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dinov2-base-xray-224是一个放射学领域的基础模型，支持自动化影像分析，新版本现已在Hugging Face推出。
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该项目是一个综合性机器学习资源集合，包括大型语言模型、图像生成、视频处理和音频AI等领域的开源模型、工具、库和研究资料。适合开发者、研究人员和AI爱好者探索AI技术和应用。项目持续更新，欢迎贡献，为了解和实践机器学习最新进展提供参考。
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