This is the Windows app named fastMRI whose latest release can be downloaded as Bugfixreleasesourcecode.tar.gz. It can be run online in the free hosting provider OnWorks for workstations.
OnWorks로 fastMRI라는 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
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빠른 MRI
기술
fastMRI는 Facebook AI Research(FAIR)와 NYU Langone Health가 공동으로 진행하는 대규모 연구 프로젝트로, 딥러닝을 통해 이미지 품질 저하 없이 자기공명영상(MRI) 획득 속도를 높이는 방법을 탐구합니다. fastMRI는 훨씬 적은 측정 횟수로 고충실도 MR 이미지를 재구성할 수 있도록 지원함으로써, 임상 환경에서 MRI 스캐닝을 더 빠르고, 더 저렴하고, 더 쉽게 이용할 수 있도록 하는 것을 목표로 합니다. 이 저장소는 데이터 로더, 서브샘플링 유틸리티, 재구성 모델 및 평가 지표를 포함하는 오픈소스 PyTorch 프레임워크를 제공하여 연구 재현성과 실제 실험을 지원합니다. U-Net 및 Variational Networks(VarNet)와 같은 주요 MRI 재구성 아키텍처에 대한 참조 구현과 PyTorch Lightning 프레임워크를 사용한 모델 학습 및 평가를 위한 예제 스크립트가 포함되어 있습니다. 또한 이 프로젝트는 무릎, 뇌, 전립선 스캔을 포함한 완전히 익명화된 여러 공개 MRI 데이터 세트를 공개합니다.
기능
- 가속 MRI 재구성 연구를 위한 오픈 소스 PyTorch 프레임워크
- 원시 k-공간 및 DICOM 데이터가 포함된 MRI 데이터 세트(무릎, 뇌, 전립선) 포함
- U-Net, VarNet 및 ESPIRiT 기반 재구성 모델 제공
- 표준화된 평가 지표와 재현 가능한 교육 파이프라인을 제공합니다.
- 모듈식 학습 및 로깅을 위한 PyTorch Lightning과 호환
- 주요 출판물과 챌린지 데이터 세트의 벤치마크가 포함됨
프로그래밍 언어
Python
카테고리
이 애플리케이션은 https://sourceforge.net/projects/fastmri.mirror/에서도 다운로드할 수 있습니다. OnWorks에 호스팅되어 무료 운영 체제 중 하나에서 가장 쉽게 온라인에서 실행할 수 있도록 설계되었습니다.
