Large-Scale-Medical

用几何先验预训练三维医学影像，让模型更懂解剖结构

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 18 🐛 待处理 3 👀 关注 5
GitHub ↗
GitHub 星标 ★ 291
维护状态 低维护
是否开源 开源
定价模式 🏷️完全免费 开源项目，Apache-2.0许可证，可免费使用和部署。

项目预览

Large-Scale-Medical 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Luffy03
GitHubhttps://github.com/Luffy03/Large-Scale-Medical
定价模式🏷️完全免费
价格说明开源项目，Apache-2.0许可证，可免费使用和部署。
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benchmark,foundation-models,large-scale-learning,medical-image-analysis,medical-image-segmentation,pretrained-models,self-supervised-learning
GitHub 星标★ 291
上线时间2024-10-08 00:00:00
代码更新2026-04-09
仓库体积61.6 MB
本站数据更新2026-11-08
维护状态低维护
收录时间2026-08-09
浏览次数4

项目介绍

Large-Scale-Medical 是一个面向大规模三维医学影像预训练的开源项目，发表于 TPAMI 2026。它针对医学影像分析中标注数据稀缺、模型泛化能力不足的问题，提出利用几何上下文先验（Geometric Context Priors）进行自监督预训练。核心能力包括：从海量未标注的 CT/MRI 等三维体数据中学习通用的解剖结构表示，通过几何先验增强模型对器官边界、空间关系的理解，从而提升下游任务（如分割、检测）的性能。项目提供了完整的预训练代码、模型权重和微调接口，支持主流深度学习框架，便于研究者直接使用或在此基础上扩展。其创新点在于将几何信息显式融入预训练目标，相比传统基于对比学习或重建的方法，能更高效地捕获医学图像的结构化特征。

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 ★ 291

核心亮点

  • 提出几何上下文先验，显著提升三维医学影像预训练的表征质量
  • 提供完整预训练与微调代码，开箱即用，支持主流框架
  • 基于大规模数据验证，方法发表于 TPAMI，学术可靠性高

不足之处

  • 项目处于早期阶段，文档和社区支持待观察
  • 预训练模型可能对特定模态（如CT）优化，迁移到MRI等需额外适配

适用场景

  • 医学影像分割任务中的预训练模型初始化
  • 标注数据稀缺场景下的半监督或自监督学习
  • 三维医学影像分类、检测等下游任务的迁移学习

替代项目

nnU-Net、MONAI、MedicalNet

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