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多模态神经影像分析平台支持临床研究

Clinica 临床神经影像数据处理管道 BIDS标准机器学习 Github 开源项目

Clinica是一个开源的临床神经影像研究软件平台，支持多模态数据处理。平台提供多种处理流程，用于分析T1加权MRI、弥散MRI和PET数据。它可将公开数据集转换为BIDS格式，并集成机器学习和深度学习技术。Clinica为神经退行性疾病研究提供了有力工具，尤其适用于阿尔茨海默病等领域。

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ai-assisted-annotation-client - NVIDIA AI辅助医学影像标注客户端

AI辅助标注GithubNVIDIA医学影像客户端API开源项目跨平台

NVIDIA AI辅助标注客户端是一个跨平台的C++/Python API项目,用于与AI辅助标注服务器通信。支持Linux、macOS和Windows,提供MITK和3D Slicer插件。采用客户端-服务器架构,可集成到医学影像应用中,实现3D DEXTR、分割和多边形修复等功能,提升医学影像标注效率。

medspacy - 临床NLP工具库，提供多语言支持和多功能文本处理

GithubmedspaCyspaCy临床文本处理医学NLP开源项目自然语言处理

medspacy是一款基于spaCy框架的临床NLP工具库，提供句子分割、上下文分析、属性识别和章节检测等模块化功能。它适用于临床文本的处理和分析，支持多语言并鼓励扩展更多语言规则。各模块可独立使用，包括概念提取、实体后处理和数据可视化等功能。

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。

neurite - 医疗影像分析神经网络工具箱，支持TensorFlow和Keras

GithubNeuritekerastensorflow医疗影像分析卷积网络开源项目

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。

docta - 数据诊断与优化平台

DoctaGithub开源工具开源项目数据健康数据处理自动化服务

Docta是一款专注于数据健康管理的高级AI平台，旨在检测和修复数据问题。支持表格数据、文本数据、图像数据和预训练模型嵌入等多种类型。无需训练，Docta可自动执行数据诊断、整理和优化，通过标签错误和稀有模式检测来改进数据集质量，适用于所有用户的免费开源工具。

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。

roberta-es-clinical-trials-ner - 西班牙语临床试验文本的医学命名实体识别模型

GithubHuggingfaceUMLSroberta-es-clinical-trials-ner临床试验医学命名实体识别开源项目模型西班牙语

这是一个针对西班牙语临床试验文本的医学命名实体识别模型。它可以识别四类语义实体:解剖结构、化学物质、疾病和医疗程序。模型基于bsc-bio-ehr-es预训练模型微调而来,在评估集上展现出较高的准确率和F1值。目前该模型仍在开发中,主要用于分析临床试验相关文本,不适合直接应用于医疗决策。

dipy - 开源MR扩散成像分析Python库

DIPYGithubMRI分析Python库开源项目扩散成像神经影像学

DIPY（Diffusion Imaging in Python）是一个开源的Python库，专门用于分析MR扩散成像。该库提供了丰富的工具和算法，用于处理和分析扩散MRI数据，包括多种扩散模型、纤维追踪方法和可视化技术。DIPY遵循科学Python规范，主要面向研究领域。它支持通过pip或conda安装，并提供详细的文档。DIPY采用BSD许可证，欢迎社区贡献。

MedSegDiff - 创新医学图像分割框架

GithubMedSegDiff人工智能医学图像分割开源项目扩散模型深度学习

MedSegDiff是一个创新的医学图像分割框架，基于扩散概率模型(DPM)。该方法通过添加高斯噪声并学习逆向去噪过程来实现分割。利用原始图像作为条件，MedSegDiff从随机噪声生成多个分割图，并进行集成获得最终结果。这种方法能够捕捉医学图像中的不确定性，在多个基准测试中表现优异。MedSegDiff支持多种医学图像分割任务，包括皮肤黑色素瘤和脑肿瘤分割等，并提供详细使用说明和示例。

BiomedCLIP-PubMedBERT_256-vit_base_patch16_224 - 基于PubMedBERT的生物医学视觉语言基础模型

BiomedCLIPGithubHuggingfacePubMedBERT图像分类开源项目模型生物医学视觉语言处理

BiomedCLIP是一个生物医学视觉语言基础模型，集成了PubMedBERT和Vision Transformer技术。该模型通过1500万医学图像-文本对的预训练，能够执行跨模态检索和图像分类等任务。在多个标准数据集上，BiomedCLIP显著提升了性能基准。这一模型为生物医学视觉语言处理研究奠定了坚实基础，在放射学等领域具有广泛应用前景。

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