医学影像

汇总深度学习、强化学习、计算机视觉和 NLP 等方向的优质公开课与讲座资源，适合系统入门或查漏补缺。

UNet++ 的官方实现，通过嵌套密集跳跃连接缩小编码器与解码器之间的语义鸿沟，提升医学图像分割精度，提供 Keras 和 PyTorch 版本。

汇总扩散模型在医学影像领域的论文与资源，覆盖去噪、重建和生成任务，方便快速跟进 DDPM、NCSN 等方法的进展。

MedSegDiff

ImprintLab·Python

用扩散模型做医学图像器官分割与重建，把去噪扩散思路引入分割任务，适合医学影像研究和训练微调。

一套用于构建 Web 医学影像应用的 JavaScript 库，提供渲染、分割等基础能力，方便开发放射科阅片类应用。

面向医学影像的智能标注与主动学习工具，在 3D Slicer 等客户端里边标注边训练模型，减少人工勾画工作量。

DIPY 是 Python 的 3D/4D 医学影像处理库，覆盖扩散、灌注与结构成像，提供配准、去噪、机器学习和可视化等通用方法。

开源三维医学影像重建软件，可读取 DICOM 与断层扫描数据，完成分割并生成三维模型，用于术前规划与影像分析。

用生成模型合成带标注的肝脏肿瘤 CT 图像，无需人工标注即可训练分割模型，缓解医学影像标注成本高的问题。

Medical_Image_Analysis

Event-AHU·Python

基于基础模型的医学图像分析代码库，涵盖MAE预训练、Mamba状态空间模型、视觉语言模型与医学报告生成，为医学影像研究提供可复用的模型实现。