BCI

Pyramid Pix2pix乳腺癌免疫组织化学图像生成框架

乳腺癌图像生成免疫组织化学 PyramidPix2pix 深度学习 Github 开源项目

BCI项目开发了Pyramid Pix2pix框架,实现HE到IHC乳腺癌图像的高质量转换。项目提供开源代码、数据集和预训练模型,支持1024x1024分辨率图像生成。研究人员可利用BCI资源开展乳腺癌图像分析和生成研究。

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。

HistoSSLscaling - 病理组织图像自监督学习新方法

GithubPhikonViT开源项目掩码图像建模组织病理学自监督学习

HistoSSLscaling项目开发了基于掩码图像建模的自监督学习方法，用于病理组织图像分析。该项目的Phikon模型在4000万张全癌种病理切片上预训练，在多项下游任务中表现出色。项目提供了预训练模型、代码和数据集特征，为计算病理学研究提供支持。

DeepLIIF - 深度学习框架实现免疫组织化学图像的多重荧光转换与定量分析

DeepLIIFGithub免疫组化多重免疫荧光开源项目深度学习细胞分割

DeepLIIF是一个开源深度学习框架，用于免疫组织化学(IHC)图像的多重荧光转换和定量分析。它在单步骤中实现染色分离、细胞分割和IHC评分。通过利用IHC和多重免疫荧光配准数据集，DeepLIIF可将IHC图像转换为多重免疫荧光图像，同时提供细胞分割和分类。该项目已部署为云原生平台，支持多种输入格式，并集成MLOps流程，为病理学研究和临床应用提供支持。

prov-gigapath - 数字病理学全切片基础模型

GithubProv-GigaPath医学图像分析开源项目数字病理学深度学习预训练模型

Prov-GigaPath是一个基于真实世界数据开发的数字病理学全切片基础模型。它包含切片编码器和幻灯片编码器,支持切片级和幻灯片级任务。该模型已在Nature发表,并开源了预训练模型、代码和演示笔记本。研究人员可利用它探索数字病理学幻灯片数据的预训练和编码。该项目仅供研究使用,不适用于临床诊断。

hibou-b - 基于DINOv2框架预训练的数字病理学视觉Transformer模型

DINOv2GithubHuggingface医学图像处理开源项目数字病理学模型深度学习视觉Transformer

Hibou-B是一个针对数字病理学的基础视觉Transformer模型，基于DINOv2框架在私有数据集上预训练而成。模型通过自定义实现支持寄存器功能，增强了数字病理图像的特征提取能力。研究人员可利用transformers库轻松调用Hibou-B，为病理学研究和临床诊断提供AI分析支持。该开源项目为数字病理学领域的图像分析任务提供了有力工具。

Guided-pix2pix - 引导式图像转换，双向特征变换的创新应用

Github双向特征转换图像翻译开源项目深度学习神经网络计算机视觉

Guided-pix2pix项目推出创新的图像转换方法，运用双向特征变换技术提高引导式图像生成的精确度。该方法在姿势迁移、纹理迁移和深度上采样领域展现出优异性能，生成的图像质量更高、更贴合引导信息。项目开放完整代码和预训练模型，为研究人员提供便利的实验和开发环境。

DeepImage-an-Image-to-Image-technology - 强大而多样化的图像生成与转换技术集合

CycleGANDeepImageGANGithubImage-to-ImageStyleGAN开源项目

DeepImage是一个综合性的图像生成与转换技术项目，包含多种先进算法如pix2pixHD、pix2pix和CycleGAN等。该项目提供了图像生成演示、理论研究资料和实践指南，涵盖从基础到前沿的生成对抗网络(GAN)技术。DeepImage为研究人员和开发者提供了一个全面的学习和实验平台，助力探索图像生成与转换的多种可能性。

hibou-L - 专注数字病理学的预训练视觉Transformer模型

DINOv2GithubHibou-LHuggingface医学影像开源项目模型病理学视觉转换器

面向数字病理学的视觉Transformer模型，通过12亿张医疗图像数据集训练而成。模型专注于病理图像特征提取，可应用于多种病理分析任务，并通过transformers库实现便捷部署。

SyntheticTumors - 合成肿瘤数据助力AI提升真实肿瘤分割效果

AIGithub医学影像合成肿瘤开源项目深度学习肿瘤分割

SyntheticTumors项目开发了创新策略生成合成肝脏肿瘤数据，用于训练AI模型。研究发现，使用合成肿瘤数据训练的模型在真实肿瘤分割任务中表现优于使用真实肿瘤数据训练的模型。项目提供了多个合成肿瘤示例，展示了其与真实肿瘤的视觉相似性。这种方法为医学影像分析和AI辅助诊断提供了新的研究方向。

Virchow2 - 基于神经网络的病理切片图像分析与特征提取模型

GithubHuggingfacePyTorchVirchow2图像识别开源项目模型深度学习病理学

Virchow2是一个专门用于病理切片分析的深度学习模型，通过310万张医学图像训练而成。模型能够自动分析不同放大倍率的病理图像，提取关键特征信息，为计算病理学研究提供基础支持。其采用先进的视觉转换器架构，具备强大的图像处理能力。目前仅向学术研究机构开放使用，需要通过机构邮箱认证。

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