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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
zennit - 基于PyTorch的神经网络解释与探索框架
GithubLRPPyTorchZennit属性方法开源项目神经网络解释
Zennit是基于PyTorch的神经网络解释框架，专注于分层相关性传播（LRP）技术。它为研究人员提供了高度可定制和集成的标准化解决方案，用于应用基于规则的归因方法。该框架要求模型使用PyTorch的torch.nn.Module结构，目前处于活跃开发阶段，已具备基本稳定性，可用于多种神经网络解释任务。
keras-nlp - 兼容多框架的自然语言处理工具和预训练模型
GithubJAXKerasNLPPyTorchTensorFlow开源项目自然语言处理
KerasNLP 是一个兼容 TensorFlow、JAX 和 PyTorch 的自然语言处理库，提供预训练模型和低级模块。基于 Keras 3，支持 GPU 和 TPU 的微调，并可跨框架训练和序列化。设置 KERAS_BACKEND 环境变量即可切换框架，安装方便，立即体验强大 NLP 功能。
SOTA-MedSeg - 医学图像分割前沿挑战与顶级方法概览
GithubMICCAIU-Net医学图像分割开源项目挑战赛深度学习
SOTA-MedSeg项目汇总了医学图像分割领域的前沿挑战和顶级方法。涵盖头部、颈部、心脏和腹部等多个身体部位的分割任务,包括脑肿瘤、主动脉瘤和肾脏肿瘤等疾病。项目列出各大挑战赛的最佳方法及性能指标,提供相关论文和代码链接,是了解医学图像分割最新进展的综合资源。
nerf-factory - PyTorch实现的NeRF算法集合
3D渲染GithubNeRFPyTorch开源项目神经辐射场计算机视觉
NeRF-Factory是一个包含7种流行NeRF模型PyTorch实现的开源库。该项目支持7个常用NeRF数据集，提供可视化工具，易于扩展和使用。研究人员可通过简单命令运行不同NeRF模型，进行训练和评估。这个由POSTECH、KAIST和Kakao Brain维护的项目为NeRF研究提供了实用的实验平台。
hover_net - 病理图像中细胞核分割与分类的深度学习模型
GithubHoVer-Net图像分析开源项目深度学习病理学细胞核分割
HoVer-Net是一种用于病理图像细胞核分割和分类的深度学习模型。该模型通过计算细胞核像素到质心的距离来分离聚集细胞，并利用上采样分支进行细胞核类型分类。项目提供PyTorch实现，支持模型训练、图像处理和全幻灯片分析，并包含多个预训练权重。HoVer-Net在细胞核分析任务中表现出色，为数字病理学研究提供了重要工具。
ritm_interactive_segmentation - 迭代训练与掩码引导的交互式图像分割方法
Github交互式图像分割开源项目神经网络计算机视觉迭代训练遮罩引导
该项目提出了一种基于掩码引导的迭代训练方法，用于交互式图像分割。这种方法能够分割新对象，也可从外部掩码开始修正。采用简单前馈模型，无需额外优化即可达到先进性能。项目提供训练和测试代码、预训练模型及交互式演示，支持多种数据集和评估指标。
Neurons - 神经科学驱动的AI营销优化平台
AI工具AI营销Neurons广告优化用户洞察神经科学
Neurons是一个结合神经科学和机器学习技术的AI营销优化平台。该工具能预测客户注意力，为广告和视觉内容提供即时反馈，并基于行业标准给出优化建议。Neurons旨在提高营销决策效率，减少主观猜测，帮助创建更有效的广告活动。平台的科学方法和丰富客户案例凸显了其在提升营销效果方面的专业性。
U-KAN - 提升医学图像分割和生成效能的创新框架
GithubU-KAN医学图像分割医学图像生成开源项目深度学习计算机视觉
U-KAN是一个将Kolmogorov-Arnold网络(KAN)层整合到U-Net结构中的医学图像处理框架。这种创新设计在提高图像分割和生成任务准确性的同时，降低了计算成本。U-KAN在多个医学图像数据集的分割任务中表现出色，并在图像生成领域展现潜力。这项研究为医学图像处理技术的进步提供了新思路，有望推动更精准、高效的诊断和分析工具的发展。
TransBTS - 使用Transformer实现多模态脑肿瘤医学图像分割
GithubTransBTSTransBTSV2Transformer多模态数据集开源项目脑肿瘤分割
TransBTS与TransBTSV2采用Transformer技术显著提升多模态脑肿瘤与医学图像体积分割的效率与准确性。项目包括详细的模型实现和相关文献，支持BraTS、LiTS、KiTS等医学图像数据集，并利用Python和Pytorch进行数据预处理、模型训练和测试，支持分布式训练。适用于需要高效精准医学图像分割解决方案的研究人员和工程师。
ktrain - 轻量级的深度学习和AI工具包
GithubTensorFlow Kerasktrain开源项目机器学习深度学习预训练模型
ktrain 是一个基于 TensorFlow Keras 的轻量级深度学习库封装，帮助用户快速构建、训练和部署各种机器学习模型。适用于文本、视觉、图表和表格数据，支持文本分类、图像识别、节点分类和因果推断等任务。无论是初学者还是有经验的研究人员，都能借助其简单的 API 和多种学习率策略，快速实现高效模型部署，支持导出到 ONNX 和 TensorFlow Lite。
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