MedRAX – 医学影像智能体｜AI智能分析胸部X光片

MedRAX 是款开源免费的AI医学影像分析智能体，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。

克隆仓库并安装依赖后，运行 main.py 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。

主要功能特点

• 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。

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官方使用说明

MedRAX

MedRAX 建立在坚实的技术基础上：

• 核心架构 : 基于 LangChain 和 LangGraph 框架构建
• 语言模型 : 使用具备视觉能力的 GPT-4o 作为核心 LLM
• 部署 : 支持本地和云端部署
• 界面 : 使用 Gradio 构建的生产就绪界面
• 模块化设计 : 工具无关的架构，便于集成新的功能

集成工具

• 视觉问答 : 利用 CheXagent 和 LLaVA-Med 进行复杂的视觉理解和医学推理
• 分割 : 采用在 ChestX-Det 上训练的 MedSAM 和 PSPNet 模型，实现精确的解剖结构识别
• 定位 : 使用 Maira-2 在医学图像中定位具体发现
• 报告生成 : 实现基于 CheXpert Plus 训练的 SwinV2 Transformer 进行详细医疗报告
• 疾病分类 : 采用 TorchXRayVision 中的 DenseNet-121 检测 18 种病理类别
• X 光生成 : 利用 RoentGen 进行合成 CXR 生成
• 工具 : 包括 DICOM 处理、可视化工具和自定义绘图功能

获取方式

官方网站

https://github.com/bowang-lab/MedRAX

https://bowang-lab.github.io/MedRAX

网盘下载

https://pan.quark.cn/s/8fe44a3a0ddc

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https://www.gewuzhizhi.vip/software-store/all-software-store/ai-software

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