torchxrayvision

开箱即用的胸部 X 光 AI 模型库，快速训练和部署诊断模型

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 259 🐛 待处理 33 👀 关注 15

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GitHub 星标 ★ 1217

维护状态较活跃

是否开源开源

定价模式 🏷️完全免费开源库，本地部署，完全免费

项目预览

torchxrayvision 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mlmed

官网地址https://mlmed.org/torchxrayvision

GitHubhttps://github.com/mlmed/torchxrayvision

定价模式🏷️完全免费

价格说明开源库，本地部署，完全免费

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NOASSERTION

主要语言Jupyter Notebook

技术栈/模型chest-radiographs,chest-xray,chest-xray-images,cxr,cxr-images,dataset,deep-learning,foundation-models,image-classification,machine-learning,medical,medical-ai,medical-application,medical-image-analysis,medical-image-processing,medical-imaging,pytorch,torchxrayvision,transfer-learning

GitHub 星标★ 1217

上线时间2020-03-04 00:00:00

代码更新2026-10-18

仓库体积57.1 MB

本站数据更新2026-11-11

维护状态较活跃

收录时间2026-08-09

浏览次数5

项目介绍

TorchXRayVision 是一个面向胸部 X 光影像的开源工具库，集成了多个公开数据集和预训练模型，覆盖分类、分割和自编码器三大任务。它解决了医学影像研究中数据获取难、模型复现成本高的问题，提供统一的数据加载接口和标准化的模型权重，支持肺炎、肺结节、心脏病等多种胸部疾病的自动诊断。核心能力包括：一键加载 CheXpert、NIH ChestX-ray14、RSNA 等主流数据集，直接使用在大型数据集上预训练好的模型进行迁移学习，以及提供可解释性工具辅助医生决策。该库基于 PyTorch 构建，适合研究人员和开发者快速搭建胸部 X 光 AI 应用。

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 ★ 1217

技术标签

dataset deep-learning foundation-models image-classification machine-learning

使用教程

ℹ 本教程由 AI 依据该项目 README 整理，个别步骤可能需要按你的环境微调。

难度：入门约 10 分钟部署方式：库/依赖 3 步

环境要求

可用的 Python 环境（含 pip，用于执行 pip install）
已安装 PyTorch（README 示例中导入了 torch、torchvision）
已安装 scikit-image（README 示例中导入了 skimage）

安装与启动步骤

1安装库

README 只给出这一条安装命令，通过 pip 从 PyPI 安装 torchxrayvision 包。建议在虚拟环境中执行，避免污染全局依赖。
```
pip install torchxrayvision
```
2验证导入

安装完成后导入该库，确认包已正确安装且无缺失依赖报错。README 示例中还会同时导入 skimage、torch、torchvision。
```
python -c "import torchxrayvision as xrv; print('torchxrayvision import ok')"
```
3查阅官方文档

README 指向在线文档，数据集加载、预训练模型等进阶用法需以官方文档为准，README 中未给出更多命令。