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Mergulhe em Deep Learning, Reinforcement Learning, Machine Learning, Computer Vision e NLP através destas aulas empolgantes!

Visualizador DICOM zero-footprint OHIF e rastreador de lesões específico para oncologia, além de pacotes de extensão compartilhados

Um índice para conjuntos de dados de imagens médicas

Repositório de perguntas e respostas para entrevistas de AIGC/CV/LLMs, contendo também novas ideias, problemas, recursos e projetos de trabalho e pesquisa.

Uma lista curada de LLMs médicos, sistemas multimodais, conjuntos de dados, benchmarks e muito mais. 🏥

[Prêmio de Melhor Artigo IEEE TMI] Implementação oficial do UNet++.

Software de código aberto gratuito e multiplataforma para visualização e computação de imagem.

Uma lista de conjuntos de dados de imagens médicas.

Modelos de difusão em imagens médicas (publicado no periódico Medical Image Analysis).

[Descontinuado] Use o Cornerstone3D em vez disso: https://cornerstonejs.org/

Uma estrutura de aprendizado profundo baseada em PyTorch para segmentação de imagens médicas 2D/3D multimodais

Treine modelos de IA de forma eficiente em imagens médicas usando qualquer framework

Visualizador DICOM Web: biblioteca de imagens médicas de código aberto sem necessidade de instalação.

Insight Toolkit (ITK) -- Repositório oficial. O ITK baseia-se em uma arquitetura comprovada e orientada espacialmente para processamento, segmentação e registro de imagens científicas em duas, três ou mais dimensões.

Pacote Python open-source para extração de características de Radiomics de imagens 2D e 3D e máscaras binárias. Suporte: https://discourse.slicer.org/c/community/radiomics

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

Uso de modelos de difusão para segmentar/reconstruir órgãos a partir de imagens médicas [Artigo mais influente da AAAI]

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.

Weasis é um visualizador DICOM baseado na web para imagem médica avançada e integração perfeita com PACS.

Um adaptador leve que conecta o SAM a imagens médicas [MedIA].

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

Notas de leitura de artigos sobre Deep Learning e Machine Learning

MedRAX: Agente de raciocínio médico para radiografias de tórax - ICML 2025

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

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

Cornerstone é um conjunto de bibliotecas JavaScript que pode ser usado para construir aplicações de imagem médica baseadas na Web. Ele fornece um framework para construir aplicações de radiologia, como o OHIF Viewer.

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

Rede neural convolucional 3D multiescala eficiente para segmentação de exames médicos 3D.

Uma coleção de recursos sobre aplicações de aprendizado multimodal em imagens médicas.

⚕️ Chatbot assistente de pesquisa em saúde e diagnóstico médico multi-agente impulsionado por GenAI. 🏥 Projetado para profissionais de saúde, pesquisadores e pacientes.