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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。

文档

open_clip - 探索前沿图像与语言对比预训练技术

GithubOpenCLIP图像识别对比学习开源项目零样本学习预训练模型

OpenCLIP是一个先进的开源深度学习项目，专注于OpenAI的CLIP模型的实现和优化。该项目在多样化的数据源和不同的计算预算下成功训练出多个高效能模型，涵盖图像和文本嵌入、模型微调及新模型开发等多个领域。通过增强图像与语言的联合理解能力，OpenCLIP显著推动了人工智能技术的发展，拓宽了其应用领域。

Clip Interrogator AI - 多模态图像分析和描述生成系统

AI图像分析AI工具CLIP Interrogator图像描述生成机器学习自然语言处理

Clip Interrogator AI是一个集成BLIP和CLIP模型的图像分析系统。它能自动解析图像内容，生成详细的文本描述和标签。通过基础说明和'Flavors'系统，Clip Interrogator AI提供全面的图像解释。这一工具适用于需要深入理解或复制图像风格的场景，为AI图像生成提供精确提示。作为web应用，Clip Interrogator AI简化了复杂的图像分析过程。

awesome-transformers-in-medical-imaging - Transformer在医学影像分析中的最新应用进展

GithubTransformer分割医学图像分析开源项目深度学习计算机视觉

本项目汇总了Transformer在医学影像分析领域的最新研究成果,包括图像分割、分类、重建等多个任务。资源库按时间顺序整理相关论文和开源实现,为研究人员提供全面参考。内容定期更新,旨在促进Transformer在医学影像分析中的应用与发展。

SAM-Med2D - 医学图像分割新突破 SAM-Med2D模型

GithubSAM-Med2D医学图像分割开源项目数据集模型训练模型评估

SAM-Med2D是基于Segment Anything Model的医学图像分割模型,在包含4.6M图像和19.7M掩码的大规模数据集上进行微调。该项目涵盖10种医学数据模态、4种解剖结构和病变,以及31个主要人体器官。SAM-Med2D在多个测试集上表现优秀,尤其在点提示和边界框提示方面效果显著,为医学图像分割领域提供了新的解决方案。

cleanlab - 开源工具自动检测和优化机器学习数据集

Githubcleanlab开源项目数据中心AI数据清理机器学习标签错误检测

cleanlab是一款开源的数据中心AI工具包，能够自动检测机器学习数据集中的标签错误、异常值和重复项等问题。该工具适用于图像、文本和表格等各类数据，并支持所有机器学习模型。除了发现数据问题，cleanlab还可以训练更稳健的模型，评估数据质量。基于可靠的理论基础，cleanlab运行高效，操作简便，是优化数据质量和提升模型性能的实用工具。

TotalSegmentator - 全身器官自动分割工具适用于CT和MR影像

CT图像分割GithubMR图像分割TotalSegmentator医学影像开源项目深度学习

TotalSegmentator是一款自动分割CT和MR图像中主要解剖结构的开源工具。基于大规模数据集训练,可在不同设备和协议的医学影像上实现稳健分割,支持117个CT类别和56个MR类别。工具提供多种子任务,如肺血管、体表和脑出血等特定器官分割。支持命令行和Python API调用,可在CPU或GPU上运行,并提供Docker容器部署。

Medtrics AI - 医疗实践智能化软件平台

AI工具Medtrics密码用户认证电子邮件登录

Medtrics AI为医疗领域提供智能软件解决方案，旨在简化医疗从业者的日常工作。该平台整合先进人工智能技术，优化工作流程，提升诊断准确性，改善患者护理质量。通过直观的用户界面和严格的数据安全措施，Medtrics AI减少软件操作复杂性，使医疗专业人员能更专注于实际医疗实践。我们致力于通过创新技术赋能医疗行业，推动医疗服务的数字化转型，为医生和医疗机构提供全面的智能化支持。

RapidAI研究院 - 开源人工智能学术研究平台和创新孵化基地

AI工具IDC中心RapidAI研究院学术机构研究员论文发表

RapidAI研究院作为RapidAI开源组织的学术分支，为人工智能领域研究人员提供全面支持。研究院建立了从见习到副研究员的晋升体系，配备先进IDC中心，支持论文发表和学术交流。通过开放合作模式，研究院致力于推动AI技术创新和学术进步，为行业发展贡献力量。

Segment-Anything-CLIP - 整合Segment-Anything与CLIP的图像分析框架

CLIPGithubsegment-anything人工智能图像分割开源项目计算机视觉

项目通过结合Segment-Anything的分割能力和CLIP的识别功能，构建了一个高效的图像分析框架。系统可自动生成多个分割掩码，并对每个掩码区域进行分类。这种创新方法不仅提高了图像分析的精度，还为计算机视觉领域的研究和应用开辟了新途径。

nitrain - 医学图像采样与增强的跨平台Python库

AI框架GithubNitrainPython医学影像开源项目深度学习

Nitrain是一个高层次的Python库，用于简化医学图像采样和增强，支持多个框架（如Torch、TensorFlow、Keras）。该项目旨在简化医疗成像AI模型的训练过程，通过详细教程和文档，用户可以迅速上手并进行模型的训练和可视化。Nitrain提供合理的默认设置，使得模型训练变得更加简单，并且支持多个依赖包如ANTS。

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