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BIDS Managing and Analysis Tool
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The BMAT software is a complete and easy-to-use local open-source neuroimaging analysis tool with a graphical user interface (GUI) that uses the BIDS format to organize and process brain MRI data for MS imaging research studies. BMAT provides the possibility to translate data from MRI scanners to the BIDS structure, create and manage BIDS datasets as well as develop and run automated processing pipelines.BMAT is now compatible to work with remote server using shared samba folder and a slurm scheduler to process data on remote server. It has to be noted that this feature has been implemented for users based in the Institute of NeuroSciences (IoNS) from UCLouvain. Therefore, it may not work easily with every servers, but feel free to fork the code and adapt it for your institue.
FreeMediSpring
FreeMedispring : un outil de facturation et de prescription électronique entièrement gratuit. La coopérative Medispring a décidé de faciliter l’accès de tous les soignants belges aux outils désormais incontournables dans leur profession, et de mettre gratuitement à leur disposition une partie de son dossier médical. FreeMedispring permet à tout professionnel de la santé sans…
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Comunicare Analytics
COMUNICARE Analytics est une plateforme d’analyse de données médicales et d’aide à la décision médicale développée par Comunicare Solutions. Conçue pour répondre aux besoins des professionnels de la santé, cette solution repose sur le framework de calcul distribué open-source Apache Spark, offrant des capacités d’analyse à grande échelle et des prédictions précises pour une prise…
LiblineaR
LiblineaR is an R package for large-scale linear modeling supporting classification and regression of large datasets. The original software in C/C++ was developed by Prof. Chih-Jen Lin and his team at the Machine Learning Group of the Taiwan University. As most of our developments are done in the open source R language, we have developed the R library LiblineaR, making all the…
HistoCRF
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Assisting pathologists in the analysis of histopathological images has high clinical value, as it supports cancer detection and staging. In this context, histology foundation models have recently emerged. Among them, Vision-Language Models (VLMs) provide strong yet imperfect zero-shot predictions. We propose to refine these predictions by adapting Conditional Random Fields (CRFs) to histopathological applications, requiring no additional model training.- Certifié | Gratuit | Mature | Open source | Payant | Pour la recherche | Propriétaire | Tier 1 | Utilisation clinique
Cardinal
Cardinal est le backend sécurisé de référence pour la Health-Tech. Que vous conceviez des dispositifs médicaux, des dossiers médicaux et patients (DMI-DPI), ou des applications patient-médecin, le Backend et les SDKs Cardinal offrent les outils et le support pour concrétiser votre vision, réduire vos coûts de développement et accélérer votre mise sur le marché. Chaque fonctionnalité disponible dans Cardinal se concentre sur…
