medical-imaging

一组用于医学影像、手术导航及相关用途的通用支持代码。

Medical SAM 2：通过 Segment Anything Model 2 分割 3D 医疗影像

追踪医疗数据集，专注于医学影像

MONAI Label 是一个智能开源图像标注与学习工具。

一个快速的 Python 医学影像分析库，包含配准、分割等算法。

适用于 Pytorch 的医疗影像框架

DIPY 是 Python 中首屈一指的 3D/4D+ 医学影像库。包含用于空间归一化、信号处理、机器学习、统计分析及医学影像可视化的通用方法。此外，它还包含用于计算解剖学的专业方法，包括扩散、灌注与结构影像处理。

医疗影像交互工具包。

“结构感知稀疏视角 X 光 3D 重建”(CVPR 2024) - 用于 CT 重建与 X 光新视角合成的工具箱

DeepInverse：一个使用深度学习来解决图像反演问题的 PyTorch 库

3D 医学影像重建软件

CT 影像的自动肺部分割

[MICCAI 2019 年轻科学家奖] [MEDIA 2020 最佳论文奖] Models Genesis，医学图像分析中用于多个下游任务的最早期“基础”模型之一

用于医疗 AI 的 Vision Foundation Models，包含 RETFound、DINOv2、DINOv3

nnDetection 是一个用于 3D（体积）医疗对象检测的自我配置框架，无需人工介入即可应用于新数据集。它包含用于开发和评估所提方法性能的 12 个数据集的指南。

2017 年 Kaggle 数据科学碗竞赛

[已弃用] 请改用 Cornerstone3D https://cornerstonejs.org/

DICOM 标准的 Rust 实现

新一代 Albumentations：采用开源与商业双重授权

Brainchop：浏览器内的 3D MRI 渲染与分割工具。

Dicoogle - 开源 PACS。

[MICCAI 2023] MedNeXt 是一个用于 3D 医学影像分割的完整 ConvNeXt 架构。

视觉语言病理学基础模型 - Nature Medicine

用于高性能医学影像处理、神经网络推理与可视化的框架

DICOMweb 标准的开源实现