1.OpenDRG——国家医保局CHS-DRG分组器的医疗源码医疗源码开源实现
2.科学可视化软件介绍 – 3D Slicer医学图像计算平台
3.Nature Medicine：除了GitHub，还能怎样查询论文源代码和数据库？
4.开源科学工程技术软件介绍 – DICOM医学查看器Aliza MS
5.如何用github找到需要的系统代码?
6.如何轻松阅读github上的项目源码?

OpenDRG——国家医保局CHS-DRG分组器的开源实现

       OpenDRG作为一项开源解决方案，旨在应对国家医保局推行的医疗源码医疗源码DRG付费改革中的挑战。DRG是系统一种关键的医疗支付工具，但各地规则差异和动态调整给医院带来了困扰。医疗源码医疗源码商业软件在规则适应性和灵活性上存在问题，系统魔力相册源码软件且往往封闭不透明。医疗源码医疗源码因此，系统一群开发者投入大量精力，医疗源码医疗源码自主研发了OpenDRG分组器，系统以开放、医疗源码医疗源码透明的系统方式分享源代码，旨在促进全国医院更好地应对DRG改革。医疗源码医疗源码

       OpenDRG的系统优势在于它支持各地区的定制化分组方案，如宁夏银川、医疗源码医疗源码福建南平等地，开发工作正在进行中，后续将陆续发布。产品核心包含国家医保局CHS-DRG、浙江ZJ-DRG等官方分组规则的知识库，以及各种数据集，如ICD编码、易语言 假死源码支付标准和医院病案资料。此外，还提供了Java、Csharp、Python和JavaScript版本的源代码，方便医疗机构根据需求进行定制或集成到内部系统中。

       为了方便直观展示和使用，OpenDRG还设立了分组器演示平台，用户可以直接在线操作，根据不同省市的分组规则对病案进行分析。此外，用户可通过github.com/OpenDRG/Open...链接下载源代码，或通过邮件至OpenDRG@hotmail.com联系开发团队获取更多信息。

       总之，OpenDRG通过开源的形式，为全国医院提供了有力的DRG分组工具，助力医保支付改革的实施。

科学可视化软件介绍 – 3D Slicer医学图像计算平台

       3D Slicer是一款开源软件，专门用于医学、生物医学及其他3D图像和Mesh网格的可视化、处理、ads1220源码分割和分析。历经多年发展，3D Slicer已成为专注于临床和生物医学应用的桌面平台软件。个人与机构开发了基于其的免费或商用插件、定制化软件，形成了一个知识丰富的医疗计算社区。这款软件起源于年，由哈佛医学院的外科规划实验室与麻省理工学院人工智能实验室合作项目。年发布了Slicer 3的全新版本，年5月发布Slicer 3.2，年1月发布Slicer 4，图形用户界面迁移到QT。最新版本为年6月发布的Slicer 5.0，截至年月，版本为5.6.1。

       3D Slicer的官方网站是slicer.org，其源代码在GitHub上，地址为github.com/Slicer/Slice...。以下是一些3D Slicer的可视化应用截图，提供直观的展示。更多关于3D Slicer的e语言源码分享信息可参考slicer.org/wiki/Main_Page、openhealthnews.com/news、ilp.mit.edu/node/、slicer.org/wiki/Slicer4、discourse.slicer.org/t/...等资料。

       此外，还有其他多款科学可视化软件介绍系列文章，覆盖VisIt、Inviwo、Voreen、MegaMol、Paraview、ROOT、Mayavi、PyQtGraph、vedo、Glumpy、SCIRun、Vispy、K3D-jupyter、VTK、yt、rsa 2048 c源码Veusz、PyVista、TTK、Ipyvolume、Polyscope等。这些软件各具特色，广泛应用于科学计算、数据可视化等领域。

Nature Medicine：除了GitHub，还能怎样查询论文源代码和数据库？

       计算病理学中的深度学习算法正逐步改变医学诊断。然而，缺乏可重复性和可重用性限制了这些技术在临床应用中的广泛实施。Nature Medicine上的一篇文章强调了提升算法这两方面特性的重要性，以促进快速、可持续的领域发展。

       本文评估了年1月至年3月间篇同行评审文章中算法的可重复性和可重用性，发现只有%的论文提供了代码。这些论文在不同层面提供了支持计算病理学的算法，如组织类型分割、细胞级特征定量分析、基因改变预测以及肿瘤分级、分期和预后信息提取。

       为了提高可重复性和可重用性，建议让临床医生参与模型开发过程，共享数据和代码，并记录预处理和模型训练步骤。评估和出版时，应综合考虑预测准确性、模型校准、稳健性、简单性和可解释性。最后，应通过GitHub、Zenodo或深度学习模型专用资源库如ModelZoo公开发布模型，促进算法的重复使用。

       尽管GitHub是广泛使用的代码归档平台，但不应忽视其他资源。Zenodo和ModelZoo等平台提供了额外的检索途径。Docker或CodeOcean容器系统能够简化模型评估过程，加快不同机构用户和开发人员的评估速度。

       通过实施上述建议，计算病理学领域有望实现算法的持久可用性，满足临床医生对可解释性、可用性和稳健性的需求。这将充分发挥算法在诊断医学领域的潜力，推动计算病理学的进一步发展。

开源科学工程技术软件介绍 – DICOM医学查看器Aliza MS

       在医学领域，开源的DICOM医学查看器Aliza MS是现代临床诊断的重要辅助工具。这款由德国波恩的Aliza Medical Imaging公司开发的软件，凭借其开源免费特性，帮助医疗专业人员处理从医学成像设备获取的图像。Aliza MS基于C和C++编程，采用Qt用户界面和OpenGL图形渲染技术，提供Linux和FreeBSD的安装包，可以从其官方网站aliza-dicom-viewer.com获取。

       除了开源版本，Aliza MS还提供商业版本以供购买。自年7月发布的1.1.0版本以来，它不断更新，最新的1.9.版展现了其功能的不断进步。通过Github，用户可以访问其源代码：github.com/AlizaMedical...

       Aliza MS以其直观的图形用户界面和丰富的功能截图，如查看器、分析工具等，成为了开源科学工程技术软件系列中的一个重要组成部分。与Weasis等其他开源软件一起，它为科学家和医生提供了强大的工具，支持了一系列科学研究和医疗实践工作。

       如果你对医学图像处理软件、科学可视化或开源工具感兴趣，一系列的文章如《科学可视化软件介绍》系列，详细介绍了包括Aliza MS在内的众多工具，涵盖了从医学图像到分子动力学的广泛领域，为专业人士和爱好者提供了丰富的选择。

如何用github找到需要的代码?

       找到所需GitHub代码的实用指南

       在整理学习CVPR论文时，寻找源码成为一项关键任务。结合多方信息和个人经验，以下是一些有效的资源和策略，帮助您高效地在GitHub上找到所需代码。

       有价值的网址

       1. paperswithcode

       paperswithcode整合了arXiv上最新机器学习研究论文，并关联了论文在GitHub上的代码。这是一个一站式查找资源。

       搜索建议

       2. 查找论文作者的个人主页

       通过Google搜索论文名称与作者姓名，访问作者的个人主页。在许多情况下，他们会在主页上提供论文链接与代码资源，有时甚至有您在其他网站上找不到的内容。

       调整搜索策略

       3. 更改搜索关键字

       使用“开发语言+论文关键字”的方式搜索，可以找到其他牛人在实现论文代码时的贡献，这些代码可能正是您需要的。

       直接联系作者

       4. 联系论文作者

       查阅论文或作者的个人主页，寻找****。通过直接联系作者，询问代码资源，往往能获得第一手的信息。

       总结经验，希望本文能为您的学术研究提供有价值的帮助。

如何轻松阅读github上的项目源码?

       在探索GitHub上的项目源码时，利用插件可大幅提升浏览体验。首先，推荐SourceGraph插件，它能够提供文件树浏览与定义跳转功能，还支持引用跳转。在Chrome浏览器上安装SourceGraph插件后，打开任意GitHub项目，点击页面上的SourceGraph图标，即可浏览项目文件，并进行快速搜索，其界面功能与IDE相似，操作便捷，无需本地克隆代码，方便快捷。

       此外，针对下载特定仓库中部分代码的需求，可以使用GitZip插件。此插件可帮助用户快速下载项目中的单个子文件夹代码，无需克隆整个仓库。只需在目标子文件夹上右键点击，选择"Download"选项，即可轻松下载所需代码。两个插件配合使用，轻松应对GitHub项目源码浏览与代码下载问题。