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。
基于 AbdomenAtlas 3.0 数据集的腹部 CT 扫描图像和医学报告的先进分割与报告生成模型，专为医学影像领域提供高质量的辅助诊断工具。该项目致力于提升医学影像分析的效率和准确性，支持医学专业人员在临床决策中做出更好的判断。
MIMIC-CXR-VQA是一个复杂、多样且大规模的医学领域视觉问答（VQA）数据集，基于MIMIC-CXR数据库，旨在推动医学图像理解和问答系统的研究与应用。数据集包含多种类型的问题和答案，适用于模型的训练和评估，支持多种视觉问答任务。
CARPL.ai是一款旨在通过先进的AI集成来优化和增强放射学实践的平台，简化AI应用的部署和管理，提升诊断效率和准确性。
利用医学图片训练开源CLIP模型，以实现医学图像检索，支持多种图像格式和高效的图像与文本匹配，具有强大的可扩展性，适用于各种医学应用场景。
MD.ai 是一个专注于医疗人工智能的平台，旨在帮助医生和工程师共同构建最佳的医疗AI数据集和算法。用户可以参与构建医疗AI应用、进行医学研究以及临床图像分析。
Gaussian Frosting 是一个支持编辑复杂辐射场并具备实时渲染能力的项目，可用于生成丰富的视觉效果，允许用户交互式地编辑辐射场。
