이 앱은 Deep Learning for Medical Applications라는 이름의 윈도우 앱으로, 최신 릴리스는 Deep-Learning-for-Medical-Applicationssourcecode.tar.gz 파일로 다운로드할 수 있습니다. 무료 호스팅 제공업체인 OnWorks for Works에서 온라인으로 실행할 수 있습니다.
OnWorks를 사용하여 의료 애플리케이션을 위한 딥 러닝이라는 앱을 무료로 다운로드하여 온라인에서 실행해보세요.
이 앱을 실행하려면 다음 지침을 따르세요.
- 1. 이 애플리케이션을 PC에 다운로드했습니다.
- 2. 파일 관리자 https://www.onworks.net/myfiles.php?username=XXXXX에 원하는 사용자 이름을 입력합니다.
- 3. 이러한 파일 관리자에서 이 응용 프로그램을 업로드합니다.
- 4. 이 웹사이트에서 모든 OS OnWorks 온라인 에뮬레이터를 시작하지만 더 나은 Windows 온라인 에뮬레이터를 시작합니다.
- 5. 방금 시작한 OnWorks Windows OS에서 원하는 사용자 이름으로 파일 관리자 https://www.onworks.net/myfiles.php?username=XXXXX로 이동합니다.
- 6. 애플리케이션을 다운로드하여 설치합니다.
- 7. Linux 배포 소프트웨어 저장소에서 Wine을 다운로드합니다. 설치가 완료되면 앱을 두 번 클릭하여 Wine과 함께 실행할 수 있습니다. 인기 있는 Windows 프로그램 및 게임을 설치하는 데 도움이 되는 Wine을 통한 멋진 인터페이스인 PlayOnLinux를 사용해 볼 수도 있습니다.
Wine은 Linux에서 Windows 소프트웨어를 실행하는 방법이지만 Windows가 필요하지 않습니다. Wine은 모든 Linux 데스크탑에서 직접 Windows 프로그램을 실행할 수 있는 오픈 소스 Windows 호환성 계층입니다. 본질적으로 Wine은 Windows가 필요하지 않고 모든 Windows 응용 프로그램을 실행할 수 있도록 Windows를 처음부터 충분히 다시 구현하려고 합니다.
스크린 샷
Ad
의료 응용 분야를 위한 딥 러닝
기술
Deep-Learning-for-Medical-Applications는 의료 영상 및 헬스케어 데이터에 적용되는 딥러닝 방법, 코드 구현 및 예시를 모아놓은 저장소입니다. 이 프로젝트는 의료적 제약 조건(소규모 데이터 세트, 주석 비용, 클래스 불균형)에 맞춰 설계된 최첨단 아키텍처(예: U-Net, ResNet, GAN 변형)를 사용하여 분할, 분류, 탐지 및 다중 모드 데이터(예: MRI, CT, X-ray)와 같은 도메인별 과제를 해결합니다. Jupyter 노트북, 모델 아키텍처, 데이터 전처리 파이프라인, 그리고 의료 영상 작업에 특화된 평가 스크립트가 포함되어 있습니다. 또한, Dice와 같은 손실 함수, 초점 손실, 민감도/재현율/IoU와 같은 지표, 분할 마스크 오버레이를 위한 시각화 유틸리티와 같은 도메인별 모듈도 저장소에 포함될 수 있습니다.
기능
- 의료 영상에 특화된 모델 아키텍처(예: U-Net, ResNet, GAN 변형)
- 의료 데이터를 위한 전처리 파이프라인 및 증강 기술
- 세분화, 클래스 불균형, 예: Dice, 초점 손실에 적합한 손실 함수 및 메트릭
- 의료 이미지에 대한 예측을 오버레이하기 위한 평가 및 시각화 유틸리티
- 의료 AI 작업의 종단 간 워크플로를 보여주는 Jupyter 노트북
- 재현성, 신중한 검증 및 도메인 인식 설계에 중점을 둡니다.
카테고리
이 애플리케이션은 https://sourceforge.net/projects/deep-learning-med-app.mirror/에서도 다운로드할 수 있습니다. OnWorks에 호스팅되어 무료 운영 시스템 중 하나에서 가장 쉽게 온라인에서 실행할 수 있도록 설계되었습니다.
