Radiomics

人工智能影像组学平台(Radiomics)针对肿瘤的影像和临床信息,通过机器学习等人工智能技术对影像进行病灶分割及特征提取,同时对肿瘤进智能识别及精准预测。目前其功能涵盖了非小细胞肺癌分析预测、胃癌腹膜转移分析、肝癌微血管侵犯分析和乙肝纤维化分析等。

Radiomics目前是免费软件, 可以免费用于科研和教育目的。 

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MITK

MITK(Medical Imaging ToolKit)由中国科学院自动化研究所田捷研究员带领下的结构成像研究小组开发的集成化的医学影像处理与分析C++类库。开发MITK的灵感得 自于开源软件VTK和ITK的巨大成功, 其目的主要是为医学影像领域提供一套整合了医学图像分割、配准和可视化等功能的,具有一致接口的、可复用的、灵活高效的算法开发工具。和VTK的风格类似, MITK采用面向对象的设计方法, 而没有采用ITK的范型编程风格,因此其语法和接口简单、直观而易于使用。

MITK目前是免费软件, 可以免费用于科研和教育目的。我们希望MITK能成为医学影像领域的另一个可供选择的优秀工具。 

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3DMed

3DMed(3D Medical Image Processing and Analyzing System)是一个开源的面向最终用户(临床医生、科研教学人员等)的集成化的医学影像应用平台。研究人员将MITK所能提供的前重建、分割、配准、可视化等功能集成进3DMed软件,并形成一个可供最终用户使用的简单医用的人机交互界面。

设计上,3DMed 由一组定义接口的核心模块和众多松散耦合在一起的插件组成,这使得3DMed一方面非常适合进行算法的研发调试,另一方面也可以很容易地根据特定需要进行定制。

3DMed目前可免费用于科研和教育目的。

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MOSE

MOSE(Molecular Optical Simulation Environment)是基于蒙特卡洛方法来仿真在体生物自发光光子传播的平台,通过仿真可以预测小动物体表面的生物自发光信号,该软件由中国科学院自动化研究所智能医学研究中心中国科学院院重点实验室结构成像研究小组和美国爱荷华大学生物荧光断层成像实验室联合开发。

MOSE采用面向对象的设计方法,接口简单,易于理解。其目前已向教育和研究机构提供免费下载试用。

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