medical-imaging

¡Sumérgete en Deep Learning, Reinforcement Learning, Machine Learning, Computer Vision y NLP aprendiendo de estas emocionantes conferencias!

Visor DICOM sin instalación (zero-footprint) de OHIF y rastreador de lesiones específico para oncología, además de paquetes de extensión compartidos

Lista de conjuntos de datos de imágenes médicas "An Index for Medical Imaging Datasets"

Repositorio de preguntas y respuestas de entrevistas sobre AIGC, CV y LLMs, que también incluye nuevas ideas, problemas, recursos y proyectos del trabajo y la investigación

Una lista seleccionada de LLMs médicos, sistemas multimodales, conjuntos de datos, benchmarks y más. 🏥

[IEEE TMI Best Paper Award] Implementación oficial para UNet++

Software libre y de código abierto multiplataforma para visualización y computación de imágenes.

Una lista de conjuntos de datos de imágenes médicas.

Modelos de difusión en imágenes médicas (Publicado en la revista Medical Image Analysis)

[Obsoleto] Utiliza Cornerstone3D en su lugar https://cornerstonejs.org/

Un framework de aprendizaje profundo basado en PyTorch para la segmentación de imágenes médicas 2D/3D multimodales

Entrena modelos de IA de manera eficiente en imágenes médicas utilizando cualquier framework

DICOM Web Viewer: biblioteca de imágenes médicas de código abierto y cero huella.

Insight Toolkit (ITK) -- Repositorio oficial. ITK se basa en una arquitectura probada y orientada espacialmente para el procesamiento, segmentación y registro de imágenes científicas en dos, tres o más dimensiones.

Paquete de Python de código abierto para la extracción de características de radiómica a partir de imágenes 2D y 3D y máscaras binarias. Soporte: https://discourse.slicer.org/c/community/radiomics

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

Uso de modelos de difusión para segmentar/reconstruir órganos a partir de imágenes médicas [Artículo más influyente de AAAI]

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.

Weasis es un visor DICOM basado en web para imágenes médicas avanzadas e integración fluida con PACS.

Un adaptador ligero que conecta SAM con imágenes médicas [MedIA]

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

Notas de lectura sobre Deep Learning y Machine Learning

MedRAX: Agente de razonamiento médico para radiografías de tórax - ICML 2025

Fellow Oak DICOM para .NET, .NET Core, Universal Windows, Android, iOS, Mono y Unity

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

Cornerstone es un conjunto de bibliotecas de JavaScript que se pueden usar para crear aplicaciones de imágenes médicas basadas en la web. Proporciona un marco para construir aplicaciones de radiología como el visor OHIF.

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

Red neuronal convolucional 3D multi-escala eficiente para la segmentación de exploraciones médicas 3D

Una colección de recursos sobre aplicaciones de aprendizaje multimodal en imágenes médicas.

Chatbot de diagnóstico médico y asistencia en investigación sanitaria basado en agentes múltiples y GenAI. Diseñado para profesionales de la salud, investigadores y pacientes.