medical-image-analysis

Processamento de imagens médicas para aplicações de IA.

[pip install medmnist] 18 conjuntos de dados padronizados para classificação de imagens biomédicas 2D e 3D.

O Medical Detection Toolkit contém implementações 2D e 3D de detectores de objetos populares como Mask R-CNN, Retina Net e Retina U-Net, além de um framework de treinamento e inferência focado no processamento de imagens médicas.

Uma coleção de recursos sobre aplicações de Transformers em Imagem Médica.

TorchXRayVision: Uma biblioteca de modelos e datasets de radiografias de tórax. Classificadores, segmentação e autoencoders.

⚡ Parser de imagens médicas DICOM de alto desempenho em Go.

Segmentação pulmonar automatizada em TC.

[Prêmio de Jovem Cientista MICCAI 2019] [Prêmio de Melhor Artigo MEDIA 2020] Models Genesis, um dos primeiros modelos "fundacionais" em análise de imagens médicas para múltiplas tarefas a jusante.

Caixa de ferramentas de patologia computacional desenvolvida pelo TIA Centre, University of Warwick.

[MICCAI 2023] MedNeXt é uma arquitetura totalmente ConvNeXt para segmentação de imagens médicas 3D.

Código para o artigo da Nature Scientific Reports "Pathologist-level classification of histologic patterns on resected lung adenocarcinoma slides with deep neural networks." Um framework de janela deslizante para classificação de imagens de lâmina inteira de alta resolução, frequentemente imagens de microscopia ou histopatologia.