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clinicadl

开源神经影像数据深度学习处理框架

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。

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。
Bio_ClinicalBERT - 为医疗临床文本优化的BERT模型
BERTClinicalBERTGithubHuggingface医疗数据开源项目机器学习模型自然语言处理
Bio_ClinicalBERT是一个针对医疗临床文本优化的BERT模型。该模型以BioBERT为基础,在MIMIC III数据库的医疗记录上进行了深度训练。它专门设计用于提升电子健康记录的理解和分析能力,尤其适合处理ICU患者数据。研究人员可通过transformers库轻松使用此模型,为临床自然语言处理任务提供有力支持。Bio_ClinicalBERT在医疗文本分析领域展现出卓越性能,为相关研究提供了有价值的工具。
ClinicalBERT - 医疗领域专用BERT模型助力临床文本分析
ClinicalBERTGithubHuggingface医疗人工智能开源项目模型电子病历自然语言处理预训练语言模型
ClinicalBERT是一款基于BERT架构的医疗领域自然语言处理模型。该模型利用12亿词的多中心疾病语料库进行预训练,并通过300多万患者的电子健康记录进行微调。ClinicalBERT采用掩码语言模型原理,适用于多种临床文本分析任务。研究人员可通过transformers库轻松调用此模型,为医疗AI研究提供有力工具。
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。
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。
breast_cancer_classifier - 深度学习模型助力乳腺癌筛查增强放射科医师诊断能力
Deep Neural NetworksGithubPyTorchbreast cancermammographyradiologists开源项目
该开源项目提供基于深度学习的预训练模型,能够提升乳腺癌筛查的准确性。项目包含仅图像和图像+热图两种模型,适用于标准视图的乳腺X光检查,支持GPU加速,使用Python和PyTorch实现,提供详细的示例数据和预测结果。
clearml - ML/DL 开发和生产套件
ClearMLGithubMLOps实验管理开源项目数据管理模型部署
ClearML是一个开源平台,集成了实验管理、MLOps/LLMOps、数据管理、模型服务和报告生成功能。支持云端和本地部署,帮助用户实现AI项目的高效管理和自动化,包括实验记录、数据版本控制、模型部署与监控等。ClearML支持多种机器学习和深度学习框架,并与Jupyter Notebook无缝集成,适合团队协作和远程任务执行,提升AI工作流效率。
nnDetection - 自适应医学目标检测框架
GithubnnDetection医学目标检测开源项目深度学习自动配置计算机辅助诊断
nnDetection是一个自适应医学目标检测框架,能够自动配置以适应不同医学检测任务。该框架在ADAM和LUNA16等公共基准测试中展现出与顶尖方法相当或更优的性能。项目支持Docker容器和本地安装,提供多个医学数据集的处理指南,便于复现实验结果和集成新数据集。nnDetection为医学目标检测研究提供了标准化接口和自动化工作流程。
Slicer - 跨平台医学影像分析与可视化软件
3D SlicerGithub可视化图像分析开源软件开源项目跨平台
3D Slicer是一款开源的医学影像可视化和分析软件。它兼容Windows、Linux和macOS,提供3D影像处理工具,适用于研究人员和医疗专业人士。该项目具有活跃的社区支持,定期更新,并提供详细文档和教程。3D Slicer为医学影像研究和应用提供了强大的跨平台解决方案。
dlprimitives - 开源跨平台深度学习与推理工具库
GPUGithubONNXOpenCL开源项目深度学习跨平台
DLPrimitives是一个开源项目,旨在提供跨平台的OpenCL深度学习和推理工具。该项目创建了支持多种GPU架构的深度学习原语库和高效推理库。DLPrimitives的目标包括开发简约的深度学习框架,并与PyTorch、TensorFlow等主流框架集成,使OpenCL API在深度学习领域得到广泛应用。目前,DLPrimitives已支持多种神经网络模型,并在AMD、Intel、NVIDIA等多种GPU上进行了测试。
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豆包 MarsCode 是一款革命性的编程助手,通过AI技术提供代码补全、单测生成、代码解释和智能问答等功能,支持100+编程语言,与主流编辑器无缝集成,显著提升开发效率和代码质量。

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Suno AI是一个革命性的AI音乐创作平台,能在短短30秒内帮助用户创作出一首完整的歌曲。无论是寻找创作灵感还是需要快速制作音乐,Suno AI都是音乐爱好者和专业人士的理想选择。

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