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Procesamiento de imágenes médicas para aplicaciones de IA.

[pip install medmnist] 18 conjuntos de datos estandarizados para la clasificación de imágenes biomédicas 2D y 3D

El Medical Detection Toolkit contiene implementaciones 2D y 3D de detectores de objetos frecuentes como Mask R-CNN, Retina Net, Retina U-Net, así como un framework de entrenamiento e inferencia enfocado en el manejo de imágenes médicas.

Una colección de recursos sobre aplicaciones de Transformers en imágenes médicas.

TorchXRayVision: una biblioteca de conjuntos de datos y modelos de radiografías de tórax. Incluye clasificadores, segmentación y autoencoders.

⚡ Analizador de imágenes médicas DICOM de alto rendimiento en Go.

Segmentación pulmonar automatizada en TC

[Premio al Joven Científico MICCAI 2019] [Premio al Mejor Artículo MEDIA 2020] Models Genesis, uno de los primeros modelos "fundacionales" en el análisis de imágenes médicas para múltiples tareas posteriores

Caja de herramientas de patología computacional desarrollada por el TIA Centre de la Universidad de Warwick.

[MICCAI 2023] MedNeXt es una arquitectura totalmente ConvNeXt para la segmentación de imágenes médicas en 3D.

Código para el artículo de Nature Scientific Reports "Clasificación a nivel de patólogo de patrones histológicos en láminas de adenocarcinoma de pulmón resecadas con redes neuronales profundas". Un marco de trabajo de ventana deslizante para la clasificación de imágenes de portaobjetos completos de alta resolución, a menudo imágenes de microscopía o histopatología.