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深度学习医疗图像处理工具集

此工具集为深度学习医疗图像处理提供高效解决方案,涵盖读取、预处理、采样、增强和写入3D医疗图像等功能。支持多种图像转换操作,包括随机仿射变换和特定领域伪影模拟。受NiftyNet启发,该项目广泛应用于医学AI研究,提升数据处理效率和模型性能。

torchexplorer - 交互式PyTorch模型结构和训练过程可视化工具
GithubPyTorchTorchExplorer可视化工具开源项目模型调试神经网络
TorchExplorer是一个用于PyTorch模型可视化的开源工具,支持交互式检查网络中各nn.Module的输入、输出、参数和梯度。它可与Weights & Biases集成或独立运行,提供模型结构可视化、中间张量查看等功能。TorchExplorer有助于深入理解神经网络内部机制,简化复杂模型的调试和优化过程。
titok-pytorch - 32 Token图像编码与重建框架
GithubPytorchTiTok图像处理图像重建开源项目深度学习
TiTok-Pytorch是一个基于PyTorch实现的图像编码和重建框架,源自ByteDance的研究。该项目将图像压缩为32个token,实现高效的图像重构和生成。TiTok-Pytorch提供简便的安装和使用方法,支持图像tokenization、重建和代码提取。这个框架适用于图像压缩、生成和重建等领域的深度学习项目,为高效图像处理提供了新的解决方案。
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。
deep-learning-for-image-processing - 涵盖使用Pytorch和Tensorflow进行网络结构搭建和训练的介绍深度学习在图像处理中的应用的教程
GithubPytorchTensorflow图像分类图像处理开源项目深度学习
本教程介绍深度学习在图像处理中的应用,涵盖使用Pytorch和Tensorflow进行网络结构搭建和训练。课程内容包括图像分类、目标检测、语义分割、实例分割和关键点检测,适合研究生和深度学习爱好者。所有PPT和源码均可下载,助力学习和研究。
tutorials - 涵盖2D和3D分类、分割、回归及配准任务实例MONAI教程
2D分割3D分割GithubJupyter NotebookMONAIPyTorch开源项目
本资源库包含详尽的MONAI教程,涵盖2D和3D分类、分割、回归及配准任务实例。教程演示如何使用Matplotlib和Jupyter Notebook在PyTorch和MONAI中进行医学图像处理和深度学习操作,并提供Colab环境下的GPU加速指南及数据处理和问题解决方法。教程还介绍了模型部署、实验管理、联邦学习和数字病理学实例,帮助用户掌握和应用MONAI功能。
pytorch-toolbelt - 专为PyTorch设计的Python库,提供高效研发和Kaggle竞赛所需的工具集
GithubPyTorch乌克兰俄罗斯开源项目战争深度学习
pytorch-toolbelt是一款专为PyTorch设计的Python库,提供高效研发和Kaggle竞赛所需的工具集。其功能包括灵活的编码器-解码器架构、多种模块(如CoordConv、SCSE、Hypercolumn等)、GPU友好的测试时增强(TTA)、大图像推理及常用方法,支持多种损失函数,并与Catalyst库无缝集成。这些工具旨在简化模型构建、优化和推理过程。
pytorch-doc-zh - PyTorch深度学习库中文文档与教程,支持GPU和CPU优化
GPUGithubPyTorchtensor库中文文档开源项目深度学习
提供最新的PyTorch中文文档与教程,涵盖深度学习和张量优化,支持GPU和CPU。包括2.0版本中文翻译、最新英文教程和文档,以及丰富的学习资源和社区支持,适合希望深入了解和使用PyTorch的中文用户。
MONAILabel - 智能医学影像标注与AI模型训练开源工具
AI模型GithubMONAI Label交互式标注医学影像标注开源工具开源项目
MONAI Label是一个开源的智能医学影像标注和AI模型训练工具,通过服务器-客户端系统实现AI辅助的交互式医学影像标注。支持放射学、病理学和内窥镜视频等多种医学影像类型,集成了分割、检测等先进深度学习模型。兼容3D Slicer、OHIF等主流医学影像查看器,旨在提高研究人员和临床医生创建标注数据集和训练AI模型的效率。
SimpleITK - 多语言医学图像分析工具包
GithubITKSimpleITK图像分析工具包多语言支持开源软件开源项目
SimpleITK是一个开源的医学图像分析工具包,基于ITK开发。它支持Python、R、Java等多种编程语言,可处理2D、3D和4D图像。SimpleITK提供滤波、分割和配准等功能,适用于研究和教育领域。项目采用Apache License 2.0许可,并提供详细文档和示例,方便用户学习和使用。
TransMorph_Transformer_for_Medical_Image_Registration - 基于Transformer的无监督医学图像配准方法
GithubPyTorchTransMorphTransformer医学影像配准开源项目深度学习
TransMorph是一个利用Transformer架构进行无监督医学图像配准的开源项目,结合了Vision Transformer和Swin Transformer技术。提供多个模型变体和多种损失函数,支持单模态和多模态配准,公开了训练脚本和预训练模型,并在MICCAI 2021 L2R挑战中表现出色。
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稿定设计 是一个多功能的在线设计和创意平台,提供广泛的设计工具和资源,以满足不同用户的需求。从专业的图形设计师到普通用户,无论是进行图片处理、智能抠图、H5页面制作还是视频剪辑,稿定设计都能提供简单、高效的解决方案。该平台以其用户友好的界面和强大的功能集合,帮助用户轻松实现创意设计。

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