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#医学影像分析
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GitHubDaily
1天前
在医院拍完胸部 X 光后,经常还需要排队等待拿结果给医生查看分析,折腾下来基本都要一个多小时。 最近在 GitHub 上看到的 MedRAX 这款开源的医学影像分析智能体,正在试图改变我们这种传统方式。 它集成了多个专业的胸部 X 光分析工具,基于 LangChain 和 LangGraph 框架构建,使用 GPT-4o 作为核心大模型。 整合了视觉问答、图像分割、病灶定位、报告生成、疾病分类等 7 大类专业工具,无需额外训练即可智能调用这些工具完成复杂的医学影像分析任务。 GitHub: 主要特性: - 视觉问答:使用 CheXagent 和 LLaVA-Med 进行复杂的医学影像理解和推理; - 精准分割:采用 MedSAM 和 PSPNet 模型识别解剖结构; - 病灶定位:通过 Maira-2 模型在影像中精确定位病变位置; - 报告生成:基于 SwinV2 Transformer 自动生成详细的医学诊断报告; - 疾病分类:利用 DenseNet-121 检测 18 种病理类别; - 综合评估:提供包含 2,500 个复杂医学查询的 ChestAgentBench 基准测试。 克隆仓库并安装依赖后,运行 即可启动 Gradio 界面使用,需要配置 OpenAI API 密钥,支持本地和云端部署。
谷歌Deep Research:AI操作系统雏形?· 112 条信息
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