Aceasta este aplicația Windows numită Deep Learning for Medical Applications, a cărei ultimă versiune poate fi descărcată sub numele Deep-Learning-for-Medical-Applicationssourcecode.tar.gz. Poate fi rulată online pe furnizorul de găzduire gratuit OnWorks pentru stații de lucru.
Descarcă și rulează online gratuit această aplicație numită Deep Learning for Medical Applications with OnWorks.
Urmați aceste instrucțiuni pentru a rula această aplicație:
- 1. Ați descărcat această aplicație pe computer.
- 2. Introduceți în managerul nostru de fișiere https://www.onworks.net/myfiles.php?username=XXXXX cu numele de utilizator pe care îl doriți.
- 3. Încărcați această aplicație într-un astfel de manager de fișiere.
- 4. Porniți orice emulator online OS OnWorks de pe acest site, dar mai bun emulator online Windows.
- 5. Din sistemul de operare Windows OnWorks pe care tocmai l-ați pornit, accesați managerul nostru de fișiere https://www.onworks.net/myfiles.php?username=XXXXX cu numele de utilizator dorit.
- 6. Descărcați aplicația și instalați-o.
- 7. Descărcați Wine din depozitele de software ale distribuțiilor Linux. Odată instalat, puteți apoi să faceți dublu clic pe aplicație pentru a le rula cu Wine. De asemenea, puteți încerca PlayOnLinux, o interfață elegantă peste Wine, care vă va ajuta să instalați programe și jocuri populare Windows.
Wine este o modalitate de a rula software-ul Windows pe Linux, dar fără a fi necesar Windows. Wine este un strat de compatibilitate Windows open-source care poate rula programe Windows direct pe orice desktop Linux. În esență, Wine încearcă să reimplementeze suficient Windows de la zero, astfel încât să poată rula toate acele aplicații Windows fără a avea nevoie efectiv de Windows.
SCREENSHOTS
Ad
Învățare profundă pentru aplicații medicale
DESCRIERE
Deep-Learning-for-Medical-Applications este un depozit care compilează metode de deep learning, implementări de cod și exemple aplicate datelor din domeniul imagisticii medicale și al asistenței medicale. Proiectul abordează provocări specifice domeniului, cum ar fi segmentarea, clasificarea, detectarea și datele multimodale (de exemplu, RMN, CT, radiografie) utilizând arhitecturi de ultimă generație (de exemplu, variante U-Net, ResNet, GAN) adaptate la constrângerile medicale (seturi de date mici, costuri de adnotare, dezechilibru de clase). Acesta include notebook-uri Jupyter, arhitecturi de model, conducte de preprocesare a datelor și scripturi de evaluare specifice sarcinilor de imagistică medicală. Depozitul poate conține, de asemenea, module specifice domeniului: funcții de pierdere precum Dice, pierdere focală, metrici precum sensibilitate/reamintire/IoU și utilități de vizualizare pentru suprapunerea măștilor de segmentare.
Categorii
- Arhitecturi de modele (de exemplu, U-Net, ResNet, variante GAN) specializate pentru imagistica medicală
- Conducte de preprocesare și tehnici de augmentare pentru datele medicale
- Funcții și metrici de pierdere potrivite pentru segmentare, dezechilibru de clasă, de exemplu Dice, pierdere focală
- Utilitare de evaluare și vizualizare pentru suprapunerea predicțiilor pe imagini medicale
- Notebook-uri Jupyter care prezintă fluxuri de lucru complete în sarcinile de inteligență artificială medicală
- Accent pus pe reproductibilitate, validare atentă și design conștient de domeniu
Categorii
Aceasta este o aplicație care poate fi descărcată și de la https://sourceforge.net/projects/deep-learning-med-app.mirror/. A fost găzduită în OnWorks pentru a putea fi rulată online în cel mai simplu mod de pe unul dintre sistemele noastre de operare gratuite.
