MedRAX开源项目 – AI辅助胸部X光诊断

gan-manifold-reg是一个结合生成对抗网络（GANs）和流形正则化（Manifold Regularization）技术的半监督学习项目。它旨在通过GANs生成额外的训练数据，并利用流形正则化技术提高模型在半监督学习任务中的性能。该项目基于PyTorch实现，支持自定义数据集和模型架构，适用于图像分类等半监督学习任务，尤其在医学图像分析等需要大量标注数据的领域中表现出色。

CheXagent是一个基于视觉和语言的基础模型，专注于胸部X光片的解读，旨在解决医学图像领域中大规模视觉-语言数据集的有限性等挑战。该模型利用大规模的指令微调数据集CheXinstruct，设计了一个临床大型语言模型(LLM)和一个用于表示X射线图像的视觉编码器，同时连接视觉和语言模态的网络，提供了新的评估基准CheXbench用于系统评估。

MedRAX是一个专为胸部X光检查设计的AI辅助诊断工具，集成了7种先进的医学图像分析技术，涵盖检测、分类、定位等多项任务。通过2500个复杂医学问题基准测试验证性能，支持本地和云端部署，采用LangChain和LangGraph框架增强推理能力，提供Gradio交互界面。

Vary-toy是一个基于Qwen-1.8B的小型Vary模型，引入了改进的视觉词汇，使模型具有更高的普适性和更好的视觉信息编码能力。

Gradio是一个强大的工具，旨在简化机器学习应用的构建和共享，提供用户友好的网络界面，使得任何人都能轻松与机器学习模型互动，无需复杂的编码知识。

Masked Record Modeling 通过使用掩蔽记录建模技术，推动放射图像表示学习的进步，增强医学图像分析的能力。

面向低级视觉的扩散模型相关论文资源列表，包括了各种扩散模型在低级别视觉任务中的应用，如自然图像恢复、超分辨率、修复、去雾、低光增强等。这些模型在不同领域，包括医学图像分析、遥感图像处理等方面都有应用。

med-flamingo是一个基于OpenFlamingo-9B和LLaMa-7B构建的模型，能够在医学领域执行少样本的视觉问答任务。该项目结合了CLIP ViT/L-14视觉编码器，并使用约4.7K本医学教科书进行训练，包含0.8M张图像和548M个token，支持1.6M个图像字幕对的生物医学数据集。

通过人工智能将表情符号转化为艺术图片，包括完整的前端和后端代码，支持本地和云端部署，完全基于开源，可用于商业用途

该项目汇集了最新的大型语言模型与自然语言处理(NLP)的研究论文和相关资源，旨在为研究者和开发者提供一个全面的平台，帮助他们了解和应用各种大型语言模型。

Outranking是一个强大的AI驱动SEO软件，旨在帮助内容团队最大化内容成功。它提供内容规划、写作、优化和跟踪的全面平台，简化内容生命周期，并提供AI博客生成、内容简报创建、关键词聚类和内容优化等高级功能，以提高排名和投资回报率。

Perplexica是一个由AI驱动的搜索引擎，是Perplexity AI的开源替代品，利用先进的机器学习算法理解用户查询，从网络中寻找答案，同时保护用户隐私。

TalkPal AI是一个基于ChatGPT技术的语言辅导工具，用户可以实时与AI进行对话，获得反馈，练习多种语言的听说读写能力。

Batch Tool 是一个完全免费、浏览器本地运行的AI图片处理工具，支持CPU和WebGPU处理，主要功能为批量去除图片背景。其设计注重用户隐私，所有操作都在浏览器中完成，无需上传到服务器。首次使用时自动下载并缓存AI模型，适合跨平台浏览器操作，无需安装应用程序。

ChatMed是一个开源项目，基于中文医疗在线问诊数据集ChatMed_Consult_Dataset的50w+在线问诊和ChatGPT回复作为训练集，使用机器学习技术，旨在帮助人们更好地了解中医药，赋能中医药传承。