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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。

Pytorch-Medical-Segmentation - 基于PyTorch的医学图像分割框架 支持2D和3D多模态分析
GithubPytorch医学图像分割开源项目深度学习神经网络
Pytorch-Medical-Segmentation是一个开源医学图像分割框架,支持2D和3D多模态分析。该项目集成多种先进算法,兼容主流医学影像格式,提供灵活配置选项。内置训练推理流程和评估指标,便于研究人员和开发者快速实现各类医学图像分割任务。
cleanvision - 图像数据集问题自动检测工具,提升计算机视觉项目质量
CleanVisionGithub图像数据集开源项目数据质量数据问题检测计算机视觉
CleanVision是一个开源的图像数据集审核工具,能自动检测模糊、曝光不当和重复等常见问题。它为计算机视觉项目提供了数据预处理解决方案,支持多种图像格式,适用于分类、分割和对象检测等任务。开发者只需几行Python代码即可快速审核数据集,有助于提高机器学习模型的训练质量。
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。
elasticdl - Kubernetes原生深度学习框架,支持弹性调度和容错
ElasticDLGithubKubernetesPyTorchTensorFlow开源项目深度学习
ElasticDL是一个Kubernetes原生的深度学习框架,提供故障容错和弹性调度功能。通过Kubernetes的原生设计,ElasticDL能够实现故障恢复,并与其优先权抢占机制协同工作,提高集群整体利用率。框架支持TensorFlow和PyTorch,界面简洁,用户可通过命令行进行分布式训练。无论在本地、内部集群还是公有云,ElasticDL都能快速启动深度学习任务。
accel-brain-code - 深度学习和机器学习算法库集合
Github开源项目强化学习机器学习深度学习生成对抗网络自动编码器
accel-brain-code是一个开源项目,集成了多个深度学习和机器学习算法库。它包括自动编码器、生成对抗网络、深度强化学习等模块,旨在通过概念验证和研发创建原型。该项目探索了AI民主化后的机器学习研发可能性,为快速开发复杂AI系统提供了基础。其功能涵盖自动摘要、强化学习、生成对抗网络等多个领域。
MD.ai - 医学影像AI平台助力放射学报告和数据标注
AI工作流程AI工具DICOM临床报告医疗影像AI数据标注
MD.ai作为医学影像AI平台,专注加速放射学AI模型开发。提供DICOM数据标注工具,应用语言模型优化临床报告。支持多设备同步、多语言操作,具备AI辅助标注、PHI检测功能。助力医疗专业人员构建高质量数据集和AI模型,推动放射学AI技术进步。
Daily-DeepLearning - 全面计算机基础、Python应用、数据科学及机器学习指南
GithubPython开源项目操作系统数据结构机器学习深度学习
提供丰富的计算机科学教育资源,涵盖数据结构、操作系统、计算机网络等基础课程。Python和数据科学部分包括numpy、pandas、matplotlib等流行库的使用教程。机器学习和深度学习部分涉及逻辑回归、集成学习、RNN、CNN等理论及实践内容,适合初学者及进阶学习者掌握计算机科学与人工智能技术。
Adala - 提供灵活可扩展运行时环境的自主数据标注框架
AdalaGithub人工智能开源项目数据标注机器学习自适应学习
Adala 是一个用于数据处理的自主数据标注框架,具备灵活的运行时环境和Python集成。通过迭代学习,系统内的智能体可以独立获取技能,适应不同的环境。Adala 提供可靠的数据处理结果和多种定制化选项,适合AI工程师、机器学习研究人员、数据科学家和教育工作者使用,并兼容OpenAI和VertexAI等大型语言模型。
med-seg-diff-pytorch - PyTorch实现的医学图像分割扩散模型
DDPMGithubPytorch医学图像分割开源项目扩散概率模型深度学习
med-seg-diff-pytorch是一个基于PyTorch的医学图像分割框架,采用扩散概率模型(DDPM)和特征级条件增强技术。该项目提供简易安装和使用方法,支持自定义数据集训练,并计划增加更多功能。它为医学图像分析领域提供了一个功能强大、使用灵活的开源工具。
MedMNIST - 标准化医学图像分类数据集
GithubMedMNIST医学图像分类开源项目数据集机器学习神经网络
MedMNIST是一个标准化的生物医学图像数据集,包含18个2D和3D子集。数据集提供28x28及更大尺寸的图像,涵盖多种医学影像模态,适用于不同的分类任务。总计约708K个2D图像和10K个3D图像,支持生物医学图像分析、计算机视觉和机器学习研究。MedMNIST以其多样性、标准化和易用性,成为评估机器学习算法和开发医学模型的重要资源。
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