SuPreM 是行业应用领域的开源项目，由 MrGiovanni 开发，2023 年首次发布。
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 432。
项目保持着较活跃的维护节奏，最近一次代码更新于 2026-09-16。MIT许可证，可自由使用，无付费版本。
它主要面向的使用场景是：医学影像中的器官分割任务（如肝脏、肾脏等）。同类可对比的替代方案包括 MONAI、nnU-Net、MedicalNet。
SuPreM
用海量CT数据预训练，让医学影像分析模型更准
SuPreM 是一个面向医学影像分析的3D预训练模型库，基于ICLR 2024 oral论文提出。它利用9,262个CT体数据和25个标注类别进行监督预训练，解决了医学影像标注数据稀缺、通用预训练模型在医学任务上效果不佳的问题。核心能力包括提供多种预训练骨干网络（如ResNet、ViT等），支持2D和3D医学影像的迁移学习，并附带完整的预训练权重和微调代码。其创新点在于使用大规模CT数据上的监督信号（如器官分割标签）进行预训练，使模型能学到更丰富的解剖结构特征，从而在下游任务（如器官分割、病灶检测）中取得更优性能。项目代码结构清晰，易于集成到现有医学影像分析流程中。
开源
free
开源模型
GitHub 星标
★ 432
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MrGiovanni
所属国家
定价模式free
价格说明开源模型，MIT许可证，可自由使用，无付费版本。
访问状态
是否开源是
开源协议NOASSERTION
主要语言Python
技术栈/模型3d-segmentation,abdomen,ct,dataset,foundation-models,foundational-datasets,medical-imaging,monai,nnunet,organ-segmentation,pre-trained-model,representation-learning,segmentation,supervised-learning,transfer-learning
GitHub 星标★ 432
30天Star增速
HF 下载量
上线时间2023-11-26 00:00:00
最近更新2026-09-16 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
- 基于9,262个CT体数据和25个标注类别的监督预训练，特征表达更贴合医学影像
- 提供多种预训练骨干网络（ResNet、ViT等），支持2D/3D迁移学习，适配性强
- ICLR 2024 oral论文背书，方法经过严格同行评审，性能有保障
不足之处
- 仅支持CT模态，对MRI、X光等其他医学影像模态的泛化能力未知
- 预训练数据规模相对有限（9k+），相比自然图像预训练（如ImageNet）仍有差距
- 文档/社区待观察
适用场景
- 医学影像中的器官分割任务（如肝脏、肾脏等）
- 病灶检测与分类（如肺结节、肿瘤）
- 医学影像领域的迁移学习研究，作为预训练权重初始化
替代项目
MONAI、nnU-Net、MedicalNet
项目介绍
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