medical-imaging
medical-imaging टैग वाली ट्रैक की गई ओपन सोर्स रिपॉजिटरी, स्टार के हिसाब से क्रमबद्ध।
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मेडिकल इमेजिंग, सर्जिकल नेविगेशन और संबंधित उद्देश्यों के लिए सामान्य सपोर्ट कोड का एक सेट।
★ 965+0पिछले 7 दिनों में स्टार का बदलाव - #32
Medical SAM 2: Segment Anything Model 2 के माध्यम से 3D मेडिकल इमेज को सेगमेंट करना।
★ 930-2पिछले 7 दिनों में स्टार का बदलाव - #33
मेडिकल इमेजिंग पर ध्यान केंद्रित करते हुए मेडिकल डेटासेट को ट्रैक करना
★ 926+1पिछले 7 दिनों में स्टार का बदलाव - #34
MONAI Label एक बुद्धिमान ओपन-सोर्स इमेज लेबलिंग और लर्निंग टूल है।
★ 887+2पिछले 7 दिनों में स्टार का बदलाव - #35
Python में एक तेज़ मेडिकल इमेजिंग विश्लेषण लाइब्रेरी, जिसमें रजिस्ट्रेशन, सेगमेंटेशन और अन्य के लिए एल्गोरिदम शामिल हैं।
★ 882+1पिछले 7 दिनों में स्टार का बदलाव - #36
Pytorch के लिए एक मेडिकल इमेजिंग फ्रेमवर्क।
★ 872+0पिछले 7 दिनों में स्टार का बदलाव - #37
DIPY Python में मेडिकल इमेजिंग के लिए एक प्रमुख 3D/4D+ लाइब्रेरी है। इसमें मेडिकल इमेज के स्थानिक सामान्यीकरण, सिग्नल प्रोसेसिंग, मशीन लर्निंग, सांख्यिकीय विश्लेषण और विज़ुअलाइज़ेशन के लिए सामान्य तरीके शामिल हैं। इसके अतिरिक्त, इसमें डिफ्यूजन, परफ्यूजन और स्ट्रक्चरल इमेजिंग सहित कंप्यूटेशनल एनाटॉमी के लिए विशेष तरीके शामिल हैं।
★ 837+0पिछले 7 दिनों में स्टार का बदलाव - #38★ 836+0पिछले 7 दिनों में स्टार का बदलाव
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Structure-Aware Sparse-View X-ray 3D Reconstruction (CVPR 2024) - CT पुनर्निर्माण और X-ray Novel View Synthesis के लिए एक टूलबॉक्स
★ 808+2पिछले 7 दिनों में स्टार का बदलाव - #40
3D मेडिकल इमेजिंग रिकंस्ट्रक्शन सॉफ्टवेयर
★ 802+0पिछले 7 दिनों में स्टार का बदलाव - #41
DeepInverse: डीप लर्निंग का उपयोग करके इमेजिंग इनवर्स समस्याओं को हल करने के लिए एक PyTorch लाइब्रेरी
★ 802+3पिछले 7 दिनों में स्टार का बदलाव - #42★ 796+0पिछले 7 दिनों में स्टार का बदलाव
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[MICCAI 2019 यंग साइंटिस्ट अवार्ड] [MEDIA 2020 बेस्ट पेपर अवार्ड] Models Genesis, मेडिकल इमेज एनालिसिस में कई डाउनस्ट्रीम कार्यों के लिए पहले "फाउंडेशन" मॉडलों में से एक।
★ 791+0पिछले 7 दिनों में स्टार का बदलाव - #44★ 671+3पिछले 7 दिनों में स्टार का बदलाव
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nnDetection 3D (वॉल्यूमेट्रिक) मेडिकल ऑब्जेक्ट डिटेक्शन के लिए एक स्व-कॉन्फ़िगरिंग फ्रेमवर्क है जिसे बिना किसी मानवीय हस्तक्षेप के नए डेटा सेट पर लागू किया जा सकता है। इसमें 12 डेटा सेट के लिए गाइड शामिल हैं जिनका उपयोग प्रस्तावित विधि को विकसित करने और उसका मूल्यांकन करने के लिए किया गया था।
★ 657+0पिछले 7 दिनों में स्टार का बदलाव - #46
Kaggle डेटासाइंस बाउल 2017
★ 626+0पिछले 7 दिनों में स्टार का बदलाव - #47
[Deprecated] इसके बजाय Cornerstone3D का उपयोग करें https://cornerstonejs.org/
★ 588+0पिछले 7 दिनों में स्टार का बदलाव - #48★ 561+3पिछले 7 दिनों में स्टार का बदलाव
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अगली पीढ़ी के Albumentations: ओपन-सोर्स और व्यावसायिक उपयोग के लिए डुअल-लाइसेंस प्राप्त
★ 550+5पिछले 7 दिनों में स्टार का बदलाव - #50★ 543+3पिछले 7 दिनों में स्टार का बदलाव
- #51★ 531+2पिछले 7 दिनों में स्टार का बदलाव
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[MICCAI 2023] MedNeXt 3D मेडिकल इमेज सेगमेंटेशन के लिए एक पूर्ण ConvNeXt आर्किटेक्चर है।
★ 530+1पिछले 7 दिनों में स्टार का बदलाव - #53★ 528+0पिछले 7 दिनों में स्टार का बदलाव
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उच्च-प्रदर्शन मेडिकल इमेज प्रोसेसिंग, न्यूरल नेटवर्क इन्फरेंस और विज़ुअलाइज़ेशन के लिए एक फ्रेमवर्क
★ 516+0पिछले 7 दिनों में स्टार का बदलाव - #55
DICOMweb मानक का OSS कार्यान्वयन।
★ 513+1पिछले 7 दिनों में स्टार का बदलाव
