Este é o aplicativo para Windows chamado Deep Learning for Medical Applications, cuja versão mais recente pode ser baixada como Deep-Learning-for-Medical-Applicationssourcecode.tar.gz. Ele pode ser executado online no provedor de hospedagem gratuita OnWorks para estações de trabalho.
Baixe e execute online este aplicativo chamado Deep Learning for Medical Applications com OnWorks gratuitamente.
Siga estas instruções para executar este aplicativo:
- 1. Baixe este aplicativo em seu PC.
- 2. Entre em nosso gerenciador de arquivos https://www.onworks.net/myfiles.php?username=XXXXX com o nome de usuário que você deseja.
- 3. Carregue este aplicativo em tal gerenciador de arquivos.
- 4. Inicie qualquer emulador on-line OS OnWorks a partir deste site, mas um emulador on-line melhor do Windows.
- 5. No sistema operacional OnWorks Windows que você acabou de iniciar, acesse nosso gerenciador de arquivos https://www.onworks.net/myfiles.php?username=XXXXX com o nome de usuário que deseja.
- 6. Baixe o aplicativo e instale-o.
- 7. Baixe o Wine de seus repositórios de software de distribuição Linux. Depois de instalado, você pode clicar duas vezes no aplicativo para executá-lo com o Wine. Você também pode experimentar o PlayOnLinux, uma interface sofisticada do Wine que o ajudará a instalar programas e jogos populares do Windows.
Wine é uma forma de executar software Windows no Linux, mas sem a necessidade de Windows. Wine é uma camada de compatibilidade do Windows de código aberto que pode executar programas do Windows diretamente em qualquer desktop Linux. Essencialmente, o Wine está tentando reimplementar o suficiente do Windows do zero para que possa executar todos os aplicativos do Windows sem realmente precisar do Windows.
SCREENSHOTS
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Aprendizado profundo para aplicações médicas
DESCRIÇÃO
Deep-Learning-for-Medical-Applications é um repositório que compila métodos de aprendizado profundo, implementações de código e exemplos aplicados a imagens médicas e dados de saúde. O projeto aborda desafios específicos de domínio, como segmentação, classificação, detecção e dados multimodais (por exemplo, ressonância magnética, tomografia computadorizada, raio-X), utilizando arquiteturas de última geração (por exemplo, U-Net, ResNet, variantes GAN) adaptadas às restrições médicas (pequenos conjuntos de dados, custos de anotação, desequilíbrio de classes). Inclui notebooks Jupyter, arquiteturas de modelos, pipelines de pré-processamento de dados e scripts de avaliação específicos para tarefas de imagens médicas. O repositório também pode conter módulos específicos de domínio: funções de perda como Dice, perda focal, métricas como sensibilidade/recall/IoU e utilitários de visualização para sobreposição de máscaras de segmentação.
Recursos
- Arquiteturas de modelos (por exemplo, U-Net, ResNet, variantes GAN) especializadas para imagens médicas
- Pipelines de pré-processamento e técnicas de aumento para dados médicos
- Funções de perda e métricas adequadas para segmentação, desequilíbrio de classe, por exemplo, dados, perda focal
- Utilitários de avaliação e visualização para sobreposição de previsões em imagens médicas
- Cadernos Jupyter mostrando fluxos de trabalho de ponta a ponta em tarefas de IA médica
- Ênfase na reprodutibilidade, validação cuidadosa e design com reconhecimento de domínio
Categorias
Este é um aplicativo que também pode ser obtido em https://sourceforge.net/projects/deep-learning-med-app.mirror/. Ele foi hospedado no OnWorks para ser executado online da maneira mais fácil a partir de um de nossos sistemas operacionais gratuitos.
