# 医学画像解析

Lingshu 7B
MIT
霊枢は医療分野の最先端の多モーダル大規模言語モデルで、医療ビジュアル質問応答とレポート生成タスクで卓越した性能を発揮します。
テキスト生成画像 Transformers
L
lingshu-medical-mllm
355
18
Medgemma 4b It 4bit
その他
MedGemma-4B-IT-4bitは、医学分野向けに設計されたビジョン言語モデルで、画像とテキストの処理をサポートし、医学画像解析などのタスクに適しています。
画像生成テキスト Transformers
M
mlx-community
196
1
Blip Histopathology Finetuned
Apache-2.0
このモデルはBLIPベースモデルを病理スライド画像向けに微調整したバージョンで、病理スライド画像の説明テキストを自動生成するために使用されます。
画像生成テキスト Transformers 英語
B
ragunath-ravi
25
1
Vit Small Patch8 224.lunit Dino
その他
ビジュアルトランスフォーマー(ViT)に基づく画像分類モデルで、3300万枚の組織学的切片を使用してDINO自己教師付き学習方法で訓練され、病理画像分類タスクに適しています。
画像分類
V
1aurent
167
1
Breast Cancer SAM V1
Apache-2.0
Segment Anything Model (SAM)に基づく乳がんセグメンテーションモデルで、医学画像内の腫瘍領域の識別に使用されます。
画像セグメンテーション Transformers 複数言語対応
B
ayoubkirouane
162
11
Histo Train
Apache-2.0
google/vit-base-patch16-224を基にファインチューニングした画像分類モデルで、組織学画像解析タスクに適しています。
画像分類 Transformers
H
tcvrishank
36
0
AIbase
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