Ini adalah aplikasi Windows bernama Deep Learning for Medical Applications yang rilis terbarunya dapat diunduh sebagai Deep-Learning-for-Medical-Applicationssourcecode.tar.gz. Aplikasi ini dapat dijalankan secara daring di penyedia hosting gratis OnWorks untuk workstation.
Unduh dan jalankan aplikasi ini secara daring bernama Deep Learning for Medical Applications dengan OnWorks secara gratis.
Ikuti petunjuk ini untuk menjalankan aplikasi ini:
- 1. Download aplikasi ini di PC Anda.
- 2. Masuk ke file manager kami https://www.onworks.net/myfiles.php?username=XXXXX dengan username yang anda inginkan.
- 3. Upload aplikasi ini di filemanager tersebut.
- 4. Mulai emulator online OS OnWorks apa pun dari situs web ini, tetapi emulator online Windows yang lebih baik.
- 5. Dari OS Windows OnWorks yang baru saja Anda mulai, buka file manager kami https://www.onworks.net/myfiles.php?username=XXXXX dengan nama pengguna yang Anda inginkan.
- 6. Unduh aplikasi dan instal.
- 7. Unduh Wine dari repositori perangkat lunak distribusi Linux Anda. Setelah terinstal, Anda kemudian dapat mengklik dua kali aplikasi untuk menjalankannya dengan Wine. Anda juga dapat mencoba PlayOnLinux, antarmuka mewah di atas Wine yang akan membantu Anda menginstal program dan game Windows populer.
Wine adalah cara untuk menjalankan perangkat lunak Windows di Linux, tetapi tidak memerlukan Windows. Wine adalah lapisan kompatibilitas Windows sumber terbuka yang dapat menjalankan program Windows secara langsung di desktop Linux apa pun. Pada dasarnya, Wine mencoba untuk mengimplementasikan kembali Windows dari awal sehingga dapat menjalankan semua aplikasi Windows tersebut tanpa benar-benar membutuhkan Windows.
Tangkapan layar
Ad
Pembelajaran Mendalam untuk Aplikasi Medis
DESKRIPSI
Deep-Learning-for-Medical-Applications adalah repositori yang mengkompilasi metode pembelajaran mendalam, implementasi kode, dan contoh yang diterapkan pada pencitraan medis dan data layanan kesehatan. Proyek ini mengatasi tantangan spesifik domain seperti segmentasi, klasifikasi, deteksi, dan data multimodal (misalnya MRI, CT, X-ray) menggunakan arsitektur mutakhir (misalnya U-Net, ResNet, varian GAN) yang disesuaikan dengan kendala medis (himpunan data kecil, biaya anotasi, ketidakseimbangan kelas). Repositori ini mencakup notebook Jupyter, arsitektur model, alur kerja praproses data, dan skrip evaluasi khusus untuk tugas pencitraan medis. Repositori ini juga dapat berisi modul spesifik domain: fungsi kerugian seperti Dice, kerugian fokus, metrik seperti sensitivitas/recall/IoU, dan utilitas visualisasi untuk melapisi masker segmentasi.
Fitur
- Arsitektur model (misalnya U-Net, ResNet, varian GAN) yang dikhususkan untuk pencitraan medis
- Alur praproses dan teknik augmentasi untuk data medis
- Fungsi kerugian dan metrik yang sesuai untuk segmentasi, ketidakseimbangan kelas, misalnya Dice, kerugian fokus
- Utilitas evaluasi dan visualisasi untuk melapisi prediksi pada gambar medis
- Notebook Jupyter yang menunjukkan alur kerja menyeluruh dalam tugas AI medis
- Penekanan pada reproduktifitas, validasi yang cermat, dan desain yang sadar domain
KATEGORI
Ini adalah aplikasi yang juga dapat diunduh dari https://sourceforge.net/projects/deep-learning-med-app.mirror/. Aplikasi ini dihosting di OnWorks agar dapat dijalankan secara daring dengan cara termudah dari salah satu Sistem Operasi gratis kami.
