Awesome-AI4DigitalPathology

找数字病理AI资源,看这份精选清单就够了

开源 🏷️完全免费 🔧 仅开源项目,无在线服务,需自行部署 开源模型 🍴 复刻 22 🐛 待处理 1 👀 关注 9
GitHub ↗
GitHub 星标 ★ 264
维护状态 较活跃
是否开源 开源
定价模式 🏷️完全免费 开源项目,完全免费,无付费版本。

项目预览

Awesome-AI4DigitalPathology 项目界面预览图
图片来源:GitHub 官方仓库名片

项目数据

分类开源模型
开发团队lingxitong
定价模式🏷️完全免费
价格说明开源项目,完全免费,无付费版本。
访问状态🔧 仅开源项目,无在线服务,需自行部署
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★ 264
上线时间2026-04-18 00:00:00
代码更新2026-10-29
仓库体积24.8 MB
本站数据更新2026-11-08
维护状态较活跃
收录时间2026-08-09
浏览次数3

项目介绍

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。

Star 增长趋势

本站每日记录该项目 GitHub 星标变化,观测越久曲线越完整

数据来源:GitHub API 逐日快照 · 收录于 2026-08-09 · 当前星标 ★ 264

技术标签

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

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