dicom

Go语言开源DICOM医学影像解析库

DICOM 医学图像解析 Go语言高性能开源库 Github 开源项目

dicom是一个开源的Go语言库和命令行工具，用于处理DICOM医学影像文件。它支持多帧图像解析、流式处理和数据集编码等功能。该项目采用Go模块和语义化版本，为开发者提供高效易用的DICOM解析工具。

grpc-go - Go语言实现的高性能RPC框架支持移动和HTTP/2

GithubGo语言HTTP/2RPC框架gRPC-Go开源项目性能优化

gRPC-Go项目为开发者提供了Go语言版本的gRPC框架。这个开源项目专注于提供高性能的远程过程调用，特别优化了移动设备和HTTP/2协议的支持。项目特点包括简单的安装过程、详细的文档资源和性能基准测试工具。gRPC-Go支持最新的两个主要Go版本，并提供了解决I/O超时等常见问题的方法。此外，项目还包含日志记录和调试功能，方便开发者进行问题定位。

go - 构建简洁高效软件的编程语言

GithubGo二进制分发开源开源项目编程语言软件开发

Go是一种开源编程语言，致力于简化软件开发过程，提高代码可靠性和运行效率。开发者可选择官方二进制版本或从源代码安装。作为众多贡献者共同努力的成果，Go项目欢迎社区参与。项目设有专门的问题跟踪系统和讨论平台，用于处理bug报告、提案和语言相关问题。

archiver - 跨平台多格式归档实用程序和Go库

GithubGo库archiver压缩格式开源项目归档格式文件系统

archiver是一个跨平台的多格式归档实用程序和Go库。它提供流式API，可自动识别归档和压缩格式，统一遍历目录和文件。支持压缩、解压缩、创建和提取归档文件，兼容多种格式。该库具有可扩展性，采用纯Go实现，支持多线程Gzip，无需cgo依赖。

go-licenses - Go 项目许可证分析与合规管理工具

Githubgo-licenses依赖分析合规性检查开源许可开源项目许可证报告

go-licenses 是一款专为 Go 项目设计的开源许可证分析工具。它能够分析依赖树、生成许可证报告、检查许可证合规性并收集必要文件。该工具简化了许可证管理流程，帮助开发者确保项目符合开源合规要求。go-licenses 支持多种功能，包括许可证报告生成、合规性检查和相关文件收集，为 Go 项目的开源管理提供了全面的解决方案。

torchio - 深度学习医疗图像处理工具集

GithubPythonTorchIO医药图像开源项目数据增强深度学习

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。

jwt - Go语言实现的JSON Web Token库

GithubGo语言JSON Web TokensJWT加密算法开源项目身份验证

jwt-go是一个Go语言实现的JSON Web Token库。该库支持JWT的解析、验证、生成和签名，兼容HMAC SHA、RSA、RSA-PSS和ECDSA等多种签名算法。jwt-go提供简洁的API，符合RFC 7519标准，注重安全性。它允许自定义签名方法和密钥函数，便于集成第三方签名服务。作为一个稳定的生产级库，jwt-go持续更新以适配最新的Go版本。

visual-med-alpaca - 生物医学多模态AI模型实现图像理解和复杂问答

AIGithubLLMVisual Med-Alpaca多模态开源项目生物医学

Visual Med-Alpaca是一个参数高效的开源生物医学基础模型，集成了多模态能力。基于LLaMa-7B架构，该模型通过指令微调和视觉模块扩展，可执行放射影像解读和复杂临床问答等任务。仅需一张消费级GPU即可运行，为生物医学领域提供了灵活高效的AI研究工具。该项目仅供学术研究使用。

comi - 跨平台开源漫画阅读器支持多种格式与阅读方式

ComiGoGithub压缩包支持局域网阅读开源项目漫画阅读器跨平台

ComiGo是一款跨平台开源漫画阅读器，兼容Windows、Linux和MacOS系统。该软件支持打开图片文件夹和多种压缩包格式，并提供卷轴、下拉、翻页等多样化阅读模式。用户可通过局域网在移动设备上扫码阅读。ComiGo具备图片自动裁边、单双页分割等功能，同时提供网页书架和服务器设置选项。作为MIT许可的开源项目，ComiGo致力于为用户提供简单高效的漫画阅读体验。

awesome-transformers-in-medical-imaging - Transformer在医学影像分析中的最新应用进展

GithubTransformer分割医学图像分析开源项目深度学习计算机视觉

本项目汇总了Transformer在医学影像分析领域的最新研究成果,包括图像分割、分类、重建等多个任务。资源库按时间顺序整理相关论文和开源实现,为研究人员提供全面参考。内容定期更新,旨在促进Transformer在医学影像分析中的应用与发展。

clinica - 多模态神经影像分析平台支持临床研究

BIDS标准ClinicaGithub临床神经影像开源项目数据处理管道机器学习

Clinica是一个开源的临床神经影像研究软件平台，支持多模态数据处理。平台提供多种处理流程，用于分析T1加权MRI、弥散MRI和PET数据。它可将公开数据集转换为BIDS格式，并集成机器学习和深度学习技术。Clinica为神经退行性疾病研究提供了有力工具，尤其适用于阿尔茨海默病等领域。

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