Awesome-AI4DigitalPathology 是行业应用领域的开源项目，由 lingxitong 开发，是 2026 年新上线的项目。
它收录于行业应用分类，该分类目前共有 544 个项目，GitHub 星标数为 252。
项目保持着较活跃的维护节奏，最近一次代码更新于 2026-09-19。完全免费，无付费版本。
它主要面向的使用场景是：科研入门：快速了解数字病理AI领域全貌。同类可对比的替代方案包括 PathML、HistoQC、TIAToolbox。
Awesome-AI4DigitalPathology
找数字病理AI资源，看这份精选清单就够了
这是一个面向计算病理学（数字病理）领域的精选资源清单，旨在为研究人员、从业者和爱好者提供一站式入口。项目系统整理了该领域的开源工具、数据集、预训练模型、论文和代码实现，覆盖从病理图像分析、组织切片处理到AI辅助诊断的完整技术链条。它解决了数字病理学入门门槛高、资源分散的问题，通过分类索引和持续更新，帮助用户快速定位所需资源。核心能力包括：按任务（如分类、分割、检测）和数据类型（如WSI、免疫组化）组织资源，收录了如CLAM、ABMIL等经典模型实现，并链接到相关论文和代码仓库。项目本身以Python生态为主，适合作为该领域的学习地图和工具导航。
开源
free
开源模型
GitHub 星标
★ 252
维护状态
较活跃
是否开源
是
定价模式
free
项目数据
分类开源模型
开发团队lingxitong
所属国家
定价模式free
价格说明开源项目，完全免费，无付费版本。
访问状态
是否开源是
开源协议Apache-2.0
主要语言Python
技术栈/模型ai4health,aswsome-list,digital-pathology,foundation-models
GitHub 星标★ 252
30天Star增速
HF 下载量
上线时间2026-04-18 00:00:00
最近更新2026-09-19 00:00:00
维护状态较活跃
中文支持
访问方式
移动端支持
综合评分
收录时间2026-08-09
浏览次数2
使用教程
核心亮点
- 资源分类清晰，按任务、模型、数据集多维组织，检索高效
- 收录了CLAM、ABMIL等经典工作，附论文与代码，上手快
- 持续更新，紧跟计算病理前沿，社区维护活跃
不足之处
- 早期项目，星标数少，内容覆盖度可能有限
- 文档/社区待观察
适用场景
- 科研入门：快速了解数字病理AI领域全貌
- 算法选型：对比不同模型在病理任务上的实现
- 教学培训：作为课程或工作坊的参考资料
替代项目
PathML、HistoQC、TIAToolbox
项目介绍
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