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Tauchen Sie ein in Deep Learning, Reinforcement Learning, Machine Learning, Computer Vision und NLP anhand dieser spannenden Vorlesungen!

OHIF Zero-Footprint DICOM Viewer und onkologiespezifischer Lesion Tracker sowie gemeinsame Erweiterungspakete

Liste medizinischer Bildgebungsdatensätze ‚An Index for Medical Imaging Datasets‘

Sammlung von Interviewfragen und -antworten zu AIGC, CV, LLMs sowie neue Ideen, Probleme, Ressourcen und Projekte aus Arbeit und Forschung

Eine kuratierte Liste medizinischer LLMs, multimodaler Systeme, Datensätze, Benchmarks und mehr. 🏥

[IEEE TMI Best Paper Award] Offizielle Implementierung für UNet++

Plattformübergreifende, freie Open-Source-Software für Visualisierung und Bildverarbeitung.

Eine Liste medizinischer Bildgebungsdatensätze.

Diffusionsmodelle in der medizinischen Bildgebung (Veröffentlicht im Journal Medical Image Analysis)

[Veraltet] Verwenden Sie stattdessen Cornerstone3D https://cornerstonejs.org/

Ein auf PyTorch basierendes Deep-Learning-Framework für die multimodale 2D/3D-Segmentierung medizinischer Bilder

KI-Modelle mit beliebigen Frameworks effizient auf medizinischen Bildern trainieren.

DICOM Web Viewer: Open-Source-Medizinbildbibliothek ohne lokale Installation.

Insight Toolkit (ITK) – Offizielles Repository. ITK basiert auf einer bewährten, raumorientierten Architektur zur Verarbeitung, Segmentierung und Registrierung wissenschaftlicher Bilder in zwei, drei oder mehr Dimensionen.

Open-Source-Python-Paket zur Extraktion von Radiomics-Merkmalen aus 2D- und 3D-Bildern sowie binären Masken. Support: https://discourse.slicer.org/c/community/radiomics

[pip install medmnist] 18 standardisierte Datensätze für die 2D- und 3D-Biomedizinische Bildklassifizierung

Verwendung von Diffusionsmodellen zur Segmentierung und Rekonstruktion von Organen aus medizinischen Bildern [AAAI Most Influential Paper]

Das Medical Detection Toolkit enthält 2D- und 3D-Implementierungen gängiger Objekterkenner wie Mask R-CNN, Retina Net, Retina U-Net sowie ein Trainings- und Inferenz-Framework für medizinische Bilder.

Ein leichtgewichtiger Adapter zur Verbindung von SAM mit medizinischer Bildgebung [MedIA].

Weasis ist ein webbasierter DICOM-Viewer für fortgeschrittene medizinische Bildgebung und nahtlose PACS-Integration.

Eine Sammlung von Ressourcen zu Anwendungen von Transformers in der medizinischen Bildgebung.

Notizen zum Lesen von Fachliteratur über Deep Learning und Machine Learning

MedRAX: Medical Reasoning Agent für Thorax-Röntgenbilder - ICML 2025

Fellow Oak DICOM für .NET, .NET Core, Universal Windows, Android, iOS, Mono und Unity

TorchXRayVision: Eine Bibliothek mit Röntgenthorax-Datensätzen und -Modellen. Klassifizierer, Segmentierung und Autoencoder.

Cornerstone ist eine Sammlung von JavaScript-Bibliotheken, mit denen webbasierte medizinische Bildgebungsanwendungen erstellt werden können. Es bietet ein Framework zur Erstellung von Radiologieanwendungen wie dem OHIF Viewer.

⚡ Leistungsstarker DICOM-Medizinbild-Parser in Go.

Effizientes multiskalares 3D-Faltungsneuronennetzwerk zur Segmentierung medizinischer 3D-Scans

Eine Sammlung von Ressourcen zu Anwendungen des multimodalen Lernens in der medizinischen Bildgebung.

Eine Sammlung von allgemeinem Support-Code für medizinische Bildgebung, chirurgische Navigation und verwandte Zwecke.