Dit is de Windows-app Deep Learning for Medical Applications, waarvan de nieuwste versie kan worden gedownload als Deep-Learning-for-Medical-Applicationssourcecode.tar.gz. Deze kan online worden uitgevoerd via de gratis hostingprovider OnWorks voor werkstations.
Download en gebruik online gratis deze app met de naam Deep Learning for Medical Applications met OnWorks.
Volg deze instructies om deze app uit te voeren:
- 1. Download deze applicatie op uw pc.
- 2. Voer in onze bestandsbeheerder https://www.onworks.net/myfiles.php?username=XXXXX in met de gebruikersnaam die u wilt.
- 3. Upload deze applicatie in zo'n bestandsbeheerder.
- 4. Start een OS OnWorks online emulator vanaf deze website, maar een betere Windows online emulator.
- 5. Ga vanuit het OnWorks Windows-besturingssysteem dat u zojuist hebt gestart naar onze bestandsbeheerder https://www.onworks.net/myfiles.php?username=XXXXX met de gewenste gebruikersnaam.
- 6. Download de applicatie en installeer deze.
- 7. Download Wine van de softwarebronnen voor Linux-distributies. Eenmaal geïnstalleerd, kunt u vervolgens dubbelklikken op de app om ze met Wine uit te voeren. Je kunt ook PlayOnLinux proberen, een mooie interface via Wine waarmee je populaire Windows-programma's en -games kunt installeren.
Wine is een manier om Windows-software op Linux uit te voeren, maar zonder dat Windows vereist is. Wine is een open-source Windows-compatibiliteitslaag die Windows-programma's rechtstreeks op elke Linux-desktop kan uitvoeren. In wezen probeert Wine genoeg van Windows opnieuw te implementeren, zodat het al die Windows-applicaties kan draaien zonder Windows echt nodig te hebben.
SCREENSHOTS
Ad
Deep Learning voor medische toepassingen
PRODUCTBESCHRIJVING
Deep-Learning-for-Medical-Applications is een repository die deep learning-methoden, code-implementaties en voorbeelden verzamelt die worden toegepast op medische beeldvorming en data uit de gezondheidszorg. Het project richt zich op domeinspecifieke uitdagingen zoals segmentatie, classificatie, detectie en multimodale data (bijv. MRI, CT, röntgen) met behulp van state-of-the-art architecturen (bijv. U-Net, ResNet, GAN-varianten) die zijn afgestemd op medische beperkingen (kleine datasets, annotatiekosten, klassenonevenwicht). Het omvat Jupyter-notebooks, modelarchitecturen, datapreprocessing-pipelines en evaluatiescripts die specifiek zijn voor medische beeldvormingstaken. De repository kan ook domeinspecifieke modules bevatten: verliesfuncties zoals Dice, focaal verlies, metrieken zoals gevoeligheid/recall/IoU, en visualisatietools voor het overlappen van segmentatiemaskers.
Kenmerken
- Modelarchitecturen (bijv. U-Net, ResNet, GAN-varianten) gespecialiseerd voor medische beeldvorming
- Preprocessing-pipelines en augmentatietechnieken voor medische data
- Verliesfuncties en -metrieken die geschikt zijn voor segmentatie, klassenonevenwicht, bijvoorbeeld Dice, focaal verlies
- Evaluatie- en visualisatiehulpprogramma's voor het overlappen van voorspellingen op medische beelden
- Jupyter-notebooks tonen end-to-end workflows in medische AI-taken
- Nadruk op reproduceerbaarheid, zorgvuldige validatie en domeinbewust ontwerp
Categorieën
Deze applicatie kan ook worden gedownload van https://sourceforge.net/projects/deep-learning-med-app.mirror/. Deze is gehost in OnWorks, zodat deze eenvoudig online kan worden uitgevoerd via een van onze gratis besturingssystemen.
