Awesome-Foundation-Models-in-Medical-Imaging

一页看懂医学影像AI基础模型,找模型不再大海捞针

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 19 🐛 待处理 2 👀 关注 6
GitHub ↗
GitHub 星标 ★ 306
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,MIT许可证,完全免费,无付费版本。

项目预览

Awesome-Foundation-Models-in-Medical-Imaging 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xmindflow
定价模式🏷️完全免费
价格说明开源项目,MIT许可证,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MIT
技术栈/模型foundation-models,medical,medical-image-analysis,medical-image-processing,medical-imaging,sam
GitHub 星标★ 306
上线时间2023-08-09 00:00:00
代码更新2024-06-03
仓库体积67 KB
本站数据更新2026-11-09
维护状态低维护
收录时间2026-08-09
浏览次数3

项目介绍

这是一个精选清单,汇集了医学影像领域中的基础模型,涵盖视觉和语言任务。项目旨在解决医学影像分析中模型分散、难以追踪的问题,为研究人员和开发者提供结构化的资源导航。核心能力包括按任务类型(如分类、分割、报告生成)和模态(如X光、CT、MRI)分类整理模型,并附有论文链接和代码仓库。它帮助用户快速了解该领域的前沿进展,选择合适的预训练模型,并促进学术交流与复现。

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 ★ 306

核心亮点

  • 分类清晰,按任务和模态组织,检索高效
  • 覆盖视觉-语言多模态模型,紧跟前沿方向
  • 每个模型附论文和代码,便于深入研究和复现

不足之处

  • 更新频率依赖维护者,可能滞后于最新研究
  • 文档/社区待观察

适用场景

  • 科研选题时快速调研医学影像基础模型现状
  • 工程师选型预训练模型用于医学影像下游任务
  • 教学备课整理医学AI前沿技术清单

替代项目

Awesome-Medical-Imaging、MedicalZoo、MONAI

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