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neurite

医疗影像分析神经网络工具箱，支持TensorFlow和Keras

Neurite医疗影像分析tensorflowkeras卷积网络Github开源项目

Neurite是一个专注于医疗影像分析的神经网络工具箱，兼容TensorFlow和Keras，包括多种网络层、实用工具、灵活模型、生成器和回调函数，适合处理、训练和调试医疗影像数据。其主要功能有UNet模型、卷积编码器和解码器、N维网格插值、分割工具和度量指标。该工具可以通过pip简单安装，并提供科研文献引用支持，项目鼓励社区贡献，已在VoxelMorph和brainstorm等项目中使用。

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介绍相关项目
nn_vis - 创新3D可视化技术助力神经网络分析
3D可视化技术Github开源项目批量归一化神经网络可视化边缘捆绑重要性估计
该项目开发了一种创新的3D神经网络可视化技术。通过批量归一化、微调和特征提取，估算网络各部分重要性。结合边缘捆绑、光线追踪等方法，构建神经网络的3D表示模型。这一技术验证了重要性估计的有效性，并为深入理解复杂神经网络架构开辟了新途径。
gif_your_nifti - NIfTI脑部影像数据转换GIF动画工具
GIF生成GithubNIfTIPython工具开源项目数据可视化脑成像
gif_your_nifti是一个将NIfTI格式脑部影像数据转换为GIF动画的开源工具。支持灰度、伪彩色、深度和RGB等多种模式，提供大小调整等选项。用户可通过命令行或Python脚本使用，适用于科研展示和医学影像分析。工具依赖常用Python库，安装简便，支持Docker部署。
clinicadl - 开源神经影像数据深度学习处理框架
BIDS格式ClinicaDLGithubPython库开源项目深度学习神经影像学
ClinicaDL是Clinica的深度学习扩展,专注于神经影像数据处理。该开源框架支持BIDS格式,提供可重复的数据预处理、模型训练和评估流程。ClinicaDL兼容macOS和Linux系统,安装简便。框架配有在线教程,便于快速入门。它旨在促进神经影像学研究的标准化和可重复性,为该领域的发展提供有力工具。
pytorch-3dunet - 支持语义分割和回归问题的3D U-Net模型实现
3D U-NetGithubpytorch-3dunet安装开源项目训练预测
pytorch-3dunet实现了多种3D U-Net模型及其变体，包括标准3D U-Net、残差3D U-Net和带压缩激励块的残差3D U-Net。该项目支持二元和多分类语义分割以及去噪、学习反卷积等回归问题。项目还支持2D U-Net，提供多种配置示例帮助用户训练和预测。此外，该项目可在Windows和OS X系统上运行，并支持多种损失函数和评估指标，如Dice系数、平均交并比、均方误差等。这一描述更加简洁、流畅，同时保持了准确性。
neural-compressor - 开源深度学习模型压缩工具库
GithubIntel Neural Compressor大语言模型开源项目模型压缩深度学习框架量化
Neural Compressor是一款开源深度学习模型压缩工具库，支持TensorFlow、PyTorch和ONNX Runtime等主流框架。它提供量化、剪枝、知识蒸馏等多种压缩技术，适用于Intel等多种硬件平台。该工具支持大语言模型优化，并与主流云服务和AI生态系统集成。其自动化的精度感知量化策略有助于平衡模型性能和精度。
torchio - 深度学习医疗图像处理工具集
GithubPythonTorchIO医药图像开源项目数据增强深度学习
此工具集为深度学习医疗图像处理提供高效解决方案，涵盖读取、预处理、采样、增强和写入3D医疗图像等功能。支持多种图像转换操作，包括随机仿射变换和特定领域伪影模拟。受NiftyNet启发，该项目广泛应用于医学AI研究，提升数据处理效率和模型性能。
NeuralFlow - Mistral 7B模型中间层输出可视化工具
GithubMistral 7BNeural Flow中间层输出开源项目微调模型可视化
NeuralFlow是一个Python工具，用于可视化Mistral 7B语言模型的中间层输出。它生成512x256的热图，展示模型每层的输出。该工具可用于分析模型结构和监控fine-tuning过程中的变化。NeuralFlow将4096维张量数据转化为直观的视觉表现，为AI模型开发提供新的分析方法。
NeuroCraft - 简化神经网络开发流程的直观平台
AI工具人工智能模型训练模型设计模型部署神经网络
NeuroCraft是一个创新的神经网络开发平台，提供设计、训练和部署神经网络的综合解决方案。该平台采用简洁的拖放界面，简化模型设计过程，支持实时观察模型学习并灵活配置训练参数。NeuroCraft还提供多样化的部署选项，方便将模型集成到现有系统或用于应用内预测。这个平台适合各级人工智能从业者使用，有助于高效管理神经网络的全生命周期。
ITK - N维科学图像处理与分析的开源跨平台工具包
GithubITKNumFOCUS医学影像图像处理开源软件开源项目
ITK是专门用于N维科学图像处理、分割和配准的开源跨平台工具包。它为医学图像处理、计算机视觉等领域提供了强大的分析功能。ITK同时支持C++和Python编程，拥有丰富的文档和示例资源，适用于教学、科研及商业应用。该项目获得NumFOCUS赞助，采用Apache 2.0开源许可证发布。
Virchow2 - 基于神经网络的病理切片图像分析与特征提取模型
GithubHuggingfacePyTorchVirchow2图像识别开源项目模型深度学习病理学
Virchow2是一个专门用于病理切片分析的深度学习模型，通过310万张医学图像训练而成。模型能够自动分析不同放大倍率的病理图像，提取关键特征信息，为计算病理学研究提供基础支持。其采用先进的视觉转换器架构，具备强大的图像处理能力。目前仅向学术研究机构开放使用，需要通过机构邮箱认证。
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