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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。

Awesome-Diffusion-Models-in-Medical-Imaging - 汇总医疗影像中扩散模型的前沿研究与应用
Anomaly DetectionDiffusion ModelsGithubMedical ImagingSegmentationSurvey Papers开源项目
本页面汇集了关于医疗影像扩散模型的精彩文章,包括综合调查、挑战报告以及多种应用领域的最新研究成果。这里汇集了关于异常检测、去噪、分割、图像生成和文本到图像转换等方面的详尽文献。这些内容展示了扩散模型在医学图像分析中的重要性,还覆盖了在皮肤病变分割、脑图像异常检测等具体应用中的最新进展。欢迎社区参与和贡献,共同推动这一领域的发展。
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。
torchxrayvision - 胸部X光影像分析工具库
GithubTorchXRayVision开源项目数据集深度学习胸部X光预训练模型
TorchXRayVision是一个开源的胸部X光影像分析工具库,为多个公开数据集提供统一接口和预处理流程。它包含多种预训练模型,可用于快速分析大型数据集、实现少样本学习,以及在多个外部数据集上评估算法性能。该库旨在简化胸部X光影像研究工作流程,提高分析效率。
AnyModel - 多模型AI对比与应用的综合平台
AI工具AI模型比较AnyModel人工智能图像生成对话模型
AnyModel集成了多个顶级AI模型,提供文本生成、图像创作和多模态处理等功能。平台支持模型输出对比,有助于识别AI'幻觉',提升应用质量。具备上下文对话、结果汇总和分享特性,为AI研究和应用提供全面支持。作为一站式AI工具,AnyModel适合各类用户探索和利用人工智能技术。
Awesome_Mamba - Mamba状态空间模型在医学图像分析及多领域的应用进展
GithubMamba模型医学图像分析开源项目状态空间模型自然语言处理计算机视觉
Awesome_Mamba项目汇集了Mamba状态空间模型在多个领域的应用资源,包括医学图像分析、远程感应、语音和视频处理等。该项目提供最新研究论文和GitHub代码仓库链接,涵盖架构重设计、创新应用等内容。项目持续更新,为研究人员和开发者提供Mamba模型在各领域最新进展的综合参考。
meditron-7b - 在医学领域提升大型语言模型性能的创新方法
GPT预训练GithubHuggingfaceLlama-2Meditron医学大语言模型开源项目模型
Meditron-7B是开源的医学大型语言模型,通过持久的预训练,结合选定的PubMed文献和国际医学指南数据,提高了医疗推理任务的能力。该模型在文本生成和医疗问答方面显示了潜力,但实际使用需经过更多测试和适应调整。
HuatuoGPT-Vision - 大规模医疗视觉知识赋能多模态语言模型
GithubHuatuoGPT-VisionPubMedVision医学VQA数据集医学视觉知识多模态大语言模型开源项目
HuatuoGPT-Vision项目致力于增强多模态语言模型的医疗视觉理解能力。该项目推出了包含130万高质量医疗视觉问答对的PubMedVision数据集,显著提升了模型在医疗领域的多模态表现。研究团队基于此开发了HuatuoGPT-Vision-7B和34B两个版本的医疗多模态语言模型,在多项医疗视觉问答基准测试中均取得了优异成绩。这一项目不仅为医疗人工智能领域提供了宝贵的数据资源和先进模型,还有望推动医疗影像分析和诊断技术的进步。
tensorflow-image-models - 将PyTorch图像模型移植到TensorFlow的预训练模型库
GithubTensorFlow图像模型开源项目机器学习深度学习预训练权重
tensorflow-image-models是一个将PyTorch图像模型移植到TensorFlow的开源项目。它提供了多种预训练模型,包括ViT、DeiT、ResNet等,可用于图像分类和分割。该项目为开发者提供了简单的API来创建、预处理和保存/加载模型,并支持调整类别数量以适应不同任务。通过这个模型库,研究人员和开发者可以更方便地在TensorFlow中使用先进的图像模型。
LLaVA-Med - 生物医学视觉语言模型助力图像分析与智能问答
GithubLLaVA-Med多模态大语言模型开源项目生物医学视觉问答
LLaVA-Med是一个针对生物医学领域的大规模语言和视觉模型。该模型通过课程学习方法对LLaVA进行了生物医学领域适应,在PathVQA和VQA-RAD等开放式生物医学问答任务中表现优异。LLaVA-Med支持多模态对话和视觉问答,为生物医学视觉语言处理研究提供了有力工具。需要注意的是,此模型仅供研究使用,不适用于临床决策。
UniSeg - 多模态3D医学图像通用分割模型
GithubMICCAI 2023UniSeg分割模型医学图像多器官分割开源项目
UniSeg是一个基于提示驱动的通用分割模型,可对多模态、多领域的3D医学图像进行多器官、肿瘤和椎骨分割。作为强大的分割模型和特征学习器,UniSeg提供完整代码实现、预训练模型及详细使用说明。项目涵盖数据准备、预处理、训练和测试等步骤。在MICCAI SegRap 2023比赛中,UniSeg在两项任务中均获得第二名,展现了其在医学图像分割领域的出色表现。
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