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SAMed

基于SAM的高效医学图像分割模型

SAMed是一种基于Segment Anything Model的医学图像分割方法,通过低秩适应微调策略优化SAM模型。在Synapse多器官分割数据集上,SAMed达到81.88 DSC和20.64 HD的性能。由于仅更新部分参数,SAMed具有低部署和存储成本的优势。研究团队还推出了性能更高的SAMed_h版本,为医学影像分析提供了新的解决方案。

XrayGLM - 中文胸部X光片智能解读与诊断系统
GithubXrayGLM人工智能医学影像多模态模型开源项目胸部X光
XrayGLM是一个用于解读胸部X光片的中文医疗多模态模型,结合图像识别和自然语言处理技术分析X光影像并生成诊断报告。该模型基于MIMIC-CXR和OpenI数据集训练,支持影像诊断和多轮对话交互,为医疗影像诊断提供智能辅助。XrayGLM的开发促进了中文医学多模态模型的研究进展。
segment-geospatial - 用于地理空间数据分割的Python工具包
GeoTIFFGithubPythonsegment-geospatial分割模型开源项目遥感
segment-geospatial是一个基于Segment Anything Model (SAM) 用于地理空间数据分割的Python包,旨在通过最少的编码简化数据分析流程。它支持从Tile Map Service (TMS)服务器下载地图瓦片并创建GeoTIFF文件,使用SAM和HQ-SAM分割GeoTIFF文件,创建交互式标记,保存分割结果为常见矢量格式并在交互地图上显示。segment-geospatial提供丰富的示例和教程,方便用户使用,并在PyPI和conda-forge上可用,适用于各种计算环境。
samvit_base_patch16.sa1b - 高效的图像特征提取与分类工具
GithubHuggingfaceVision Transformersamvit_base_patch16.sa1b图像分类图像特征提取开源项目模型预训练
Segment-Anything Vision Transformer(SAM ViT)模型专注于图像特征提取与分类,不含分割头。使用MAE权重进行初始化,并通过SA-1B数据集的预训练,展示出89.7M的参数量及486.4 GMACs的计算性能,适宜处理1024x1024图像。Python代码示例提供了图像分类与嵌入应用方式,用户可通过timm库使用预训练模型‘samvit_base_patch16.sa1b’以提升图像分析效率。
Awesome-Foundation-Models-in-Medical-Imaging - 医学影像基础模型研究文献资源汇总
Github人工智能医学影像基础模型开源项目深度学习计算机视觉
本项目汇总了医学影像领域基础模型相关的研究文献和资源。内容涵盖文本提示模型和视觉提示模型两大类,包括对比学习、对话式、生成式等多种模型。项目提供论文标题、作者、发表时间和链接等详细信息。这一资源集合为医学影像基础模型研究提供了全面的参考材料。
lang-segment-anything - 基于文本提示的开源图像分割工具
GithubLanguage Segment-Anything图像分割对象检测开源项目深度学习计算机视觉
Lang-segment-anything是一个开源项目,结合实例分割和文本提示功能,用于生成图像中特定对象的掩码。该工具基于Meta的segment-anything模型和GroundingDINO检测模型,实现了零样本文本到边界框的对象检测。项目支持自定义文本提示进行精确对象分割,并可在Lightning AI应用平台上部署。这一工具为图像分析和对象识别提供了新的解决方案。
MedLLMsPracticalGuide - 医疗大语言模型的发展现状与应用前景
Github人工智能医疗医学知识库医疗决策支持医疗大语言模型医疗应用开源项目
该项目提供了医疗大语言模型(Medical LLMs)的综合资源清单,基于一篇全面的综述论文。内容涵盖医疗LLMs的基本原理、构建方法、应用场景和面临的挑战,包括构建流程、医疗数据利用、生物医学任务、临床实践等多个方面。项目为医疗LLMs的研究与开发提供了宝贵的见解和实用指南,有助于推动这一前沿技术在医疗领域的创新应用。
semantic-segmentation - 提供丰富数据集和易于定制的语义分割模型
GithubPyTorchSOTASemantic Segmentation开源项目数据集模型库
该项目提供易于使用和定制的SOTA语义分割模型,支持多种任务和数据集。适合高精度和定制应用场景,涵盖场景解析、人类解析、人脸解析等任务。特点包括多种主干网络和分割模型,支持PyTorch、ONNX、TFLite等框架的推理和导出。即将迎来重大更新,包括新的训练流程、预训练模型、教程和分布式训练支持。用户可通过详细文档和示例轻松使用并配置定制数据集,实现高效的语义分割。
segment-anything-video - MetaSeg 开源图像和视频分割框架
GithubMetaSegSegment Anything图像分割开源项目深度学习计算机视觉
MetaSeg是Segment Anything模型的封装版本,提供自动和手动图像视频分割功能。该项目支持多种预训练模型,可与SAHI和FalAI等工具集成,实现物体分割。MetaSeg支持pip安装,提供丰富的API接口,适用于图像分析和处理任务。
MedTrinity-25M - 多粒度标注医学数据集推动医疗AI进步
GithubMedTrinity-25M医学数据集多模态多粒度标注大规模开源项目
MedTrinity-25M是一个大规模医学多模态数据集,包含2500万条多粒度标注。该数据集整合了医学图像和文本信息,采用创新处理流程和先进语言模型生成精细描述。它显著提升了医学视觉问答性能,为医疗AI发展提供重要资源。项目还开源了相关模型和代码,推动医学AI领域的开放协作。
PaddleSeg - 高性能端到端图像分割工具套件,支持从训练到部署
AI套件GithubPaddleSegPaddleX图像分割开源项目飞桨
PaddleSeg是一款基于飞桨PaddlePaddle的图像分割套件,内含超过45种模型算法和140多个预训练模型,支持语义分割、交互式分割、Matting及全景分割。应用场景广泛,包括医疗、工业、遥感等。具备高精度、高性能、模块化以及全流程特性,兼容多个操作系统如Linux、Windows、MacOS,适用于多种硬件的训练和部署。
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