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## Brain structural network generation This Python script aims to generate individual brain structural network based on T1W/dMRI and parcellation label images from [BrainLabel](www.brainlabel.org). Download: ``` git clone http://bggit.ihub.org.cn/p78526349/brain_gft.git ``` Author: Chenfei chenfei.ye@foxmail.com

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## Graph frequency analysis pipeline for brain structural-functional coupling This MATLAB script aims to apply Graph Fourier Transform (GFT) on rs-fMRI signal and dMRI brain network of multiple sclerosis and neuromyelitis optica dataset. Download: ``` git clone http://bggit.ihub.org.cn/p78526349/brain_gft.git ``` Author: Chenfei chenfei.ye@foxmail.com

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5 months前更新
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本仓库是DICOM / DICOM RT核心放射治疗模块库,dicompyler使用。这个项目包括: - dicomparser:以一种易于使用的方式解析DICOM对象 - dvh:python访问剂量体积直方图(DVH)数据 - dvhcalc:使用DICOM RT剂量和RT结构集独立计算DVH

原始仓库地址:https://github.com/dicompyler/dicompyler-core.git

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**IBM-Ready-App-for-Healthcare**本项目是IBM Ready App系列的第一个产品。 它的功能: - 改善病人的康复时间 - 增加病人对家庭物理治疗项目的坚持 - 不考虑可穿戴设备的使用下跟踪病人的进展 - 使患者可以随时随地访问一个定制的App - 使患者能够跟踪和管理整个康复过程中的进程 通过这款app,患者还可以在预约就诊前,用手机在任何地方填写医疗问卷和进度报告。

原始仓库地址:https://github.com/IBM-MIL/IBM-Ready-App-for-Healthcare.git

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**vertical-medical**是Odoo的开源医疗系统,为Odoo中存储和处理医疗记录提供了一个免费的开源解决方案。许多工作流都是根据现有Odoo流程构建的,以允许与其他记录类型进行无缝操作。

原始仓库地址:https://github.com/OCA/vertical-medical.git

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MedicalNet Python
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许多研究表明,深度学习的表现受训练数据量的显著影响。MedicalNet项目提供了一系列3D-ResNet预训练模型和相关代码。 **MedicalNet**这个存储库包含了Med3D的Pytorch实现:用于3D医学图像分析的传输学习。许多研究表明,深度学习的表现受训练数据量的显著影响。**MedicalNet**项目使用不同的模式、目标器官和病理学聚合数据集,以构建相对较大的数据集。在此基础上,给出了一系列三维resnet预训练模型和相应的转移学习训练代码。

原始仓库地址:https://github.com/Tencent/MedicalNet.git

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medicaltorch Python
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**medicaltorch**是PyTorch的一个开源框架,为医学成像实现了广泛的加载器、预处理程序和数据集。更多详情请访问: http://medicaltorch.readthedocs.io

原始仓库地址:https://github.com/perone/medicaltorch.git

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DLTK Python
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**DLTK**是一个用python编写的神经网络工具包,位于TensorFlow之上。它的开发是为了启用快速原型和低门槛,并确保在图像分析应用程序的重现性,特别是在医学成像。它的目标是为社区提供最先进的方法和模型,并加速这一令人兴奋的领域的研究。

原始仓库地址:https://github.com/DLTK/DLTK.git

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A tutorial and implement of disease centered Medical knowledge graph and qa system based on it。知识图谱构建,自动问答,基于kg的自动问答。以疾病为中心的一定规模医药领域知识图谱,并以该知识图谱完成自动问答与分析服务。 知识图谱是目前自然语言处理的一个热门方向,关于较全面的参考资料,可以查看我的ccks2018参会总结(https://github.com/liuhuanyong/CCKS2018Summary )。 与知识图谱相关的另一种形态,即事理图谱,本人在这方面也尝试性地积累了一些工作,可参考:(https://github.com/liuhuanyong/ComplexEventExtraction ) 关于知识图谱概念性的介绍就不在此赘述。目前知识图谱在各个领域全面开花,如教育、医疗、司法、金融等。本项目立足医药领域,以垂直型医药网站为数据来源,以疾病为核心,构建起一个包含7类规模为4.4万的知识实体,11类规模约30万实体关系的知识图谱。 本项目将包括以下两部分的内容: 1. 基于垂直网站数据的医药知识图谱构建 1. 基于医药知识图谱的自动问答

原始仓库地址:https://github.com/liuhuanyong/QASystemOnMedicalKG.git

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dicompyler Python
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**dicompyler**是一个基于DICOM标准的可扩展的开源放射治疗研究平台。它还具有跨平台DICOM RT查看器的功能。**dicompyler**是用Python编写的,基于许多技术,包括:pydicom、wxPython、Pillow和matplotlib,并运行在Windows、Mac OS X和Linux上。

原始仓库地址:https://github.com/bastula/dicompyler.git

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