Dies ist die Windows-App mit dem Namen „Deep Learning for Medical Applications“, deren neueste Version als Deep-Learning-for-Medical-Applicationssourcecode.tar.gz heruntergeladen werden kann. Sie kann online beim kostenlosen Hosting-Anbieter OnWorks für Workstations ausgeführt werden.
Laden Sie diese App mit dem Namen „Deep Learning for Medical Applications with OnWorks“ kostenlos herunter und führen Sie sie online aus.
Befolgen Sie diese Anweisungen, um diese App auszuführen:
- 1. Diese Anwendung auf Ihren PC heruntergeladen.
- 2. Geben Sie in unserem Dateimanager https://www.onworks.net/myfiles.php?username=XXXXX den gewünschten Benutzernamen ein.
- 3. Laden Sie diese Anwendung in einem solchen Dateimanager hoch.
- 4. Starten Sie einen beliebigen OS OnWorks-Online-Emulator von dieser Website, aber einen besseren Windows-Online-Emulator.
- 5. Rufen Sie vom gerade gestarteten OnWorks Windows-Betriebssystem unseren Dateimanager https://www.onworks.net/myfiles.php?username=XXXXX mit dem gewünschten Benutzernamen auf.
- 6. Laden Sie die Anwendung herunter und installieren Sie sie.
- 7. Laden Sie Wine aus den Software-Repositorys Ihrer Linux-Distributionen herunter. Nach der Installation können Sie dann auf die App doppelklicken, um sie mit Wine auszuführen. Sie können auch PlayOnLinux ausprobieren, eine schicke Schnittstelle über Wine, die Ihnen bei der Installation beliebter Windows-Programme und -Spiele hilft.
Wine ist eine Möglichkeit, Windows-Software unter Linux auszuführen, jedoch ohne Windows. Wine ist eine Open-Source-Windows-Kompatibilitätsschicht, die Windows-Programme direkt auf jedem Linux-Desktop ausführen kann. Im Wesentlichen versucht Wine, genügend Windows von Grund auf neu zu implementieren, damit alle diese Windows-Anwendungen ausgeführt werden können, ohne dass Windows tatsächlich benötigt wird.
SCREENSHOTS
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Deep Learning für medizinische Anwendungen
BESCHREIBUNG
Deep-Learning-for-Medical-Applications ist ein Repository, das Deep-Learning-Methoden, Code-Implementierungen und Anwendungsbeispiele für medizinische Bildgebung und Gesundheitsdaten zusammenstellt. Das Projekt adressiert domänenspezifische Herausforderungen wie Segmentierung, Klassifizierung, Detektion und multimodale Daten (z. B. MRT, CT, Röntgen) unter Verwendung modernster Architekturen (z. B. U-Net, ResNet, GAN-Varianten), die auf medizinische Einschränkungen (kleine Datensätze, Annotationskosten, Klassenungleichgewicht) zugeschnitten sind. Es umfasst Jupyter-Notebooks, Modellarchitekturen, Datenvorverarbeitungs-Pipelines und Auswertungsskripte speziell für medizinische Bildgebungsaufgaben. Das Repository kann auch domänenspezifische Module enthalten: Verlustfunktionen wie Dice, Fokusverlust, Metriken wie Sensitivität/Recall/IoU und Visualisierungsprogramme zum Überlagern von Segmentierungsmasken.
Eigenschaften
- Modellarchitekturen (z. B. U-Net, ResNet, GAN-Varianten), spezialisiert auf medizinische Bildgebung
- Vorverarbeitungspipelines und Augmentationstechniken für medizinische Daten
- Für die Segmentierung geeignete Verlustfunktionen und Metriken, Klassenungleichgewicht, z. B. Würfel, Fokusverlust
- Auswertungs- und Visualisierungsprogramme zum Überlagern von Vorhersagen auf medizinischen Bildern
- Jupyter-Notebooks zeigen End-to-End-Workflows bei medizinischen KI-Aufgaben
- Schwerpunkt auf Reproduzierbarkeit, sorgfältiger Validierung und domänenbewusstem Design
Kategorien
Diese Anwendung kann auch von https://sourceforge.net/projects/deep-learning-med-app.mirror/ heruntergeladen werden. Sie wurde in OnWorks gehostet, um sie auf einfachste Weise online von einem unserer kostenlosen Betriebssysteme aus ausführen zu können.
