Ito ang Windows app na pinangalanang Deep Learning for Medical Applications na ang pinakabagong release ay maaaring ma-download bilang Deep-Learning-for-Medical-Applicationssourcecode.tar.gz. Maaari itong patakbuhin online sa libreng hosting provider na OnWorks para sa mga workstation.
I-download at patakbuhin online ang app na ito na pinangalanang Deep Learning para sa Mga Medikal na Application gamit ang OnWorks nang libre.
Sundin ang mga tagubiling ito upang patakbuhin ang app na ito:
- 1. Na-download ang application na ito sa iyong PC.
- 2. Ipasok sa aming file manager https://www.onworks.net/myfiles.php?username=XXXXX kasama ang username na gusto mo.
- 3. I-upload ang application na ito sa naturang filemanager.
- 4. Magsimula ng anumang OS OnWorks online emulator mula sa website na ito, ngunit mas mahusay na Windows online emulator.
- 5. Mula sa OnWorks Windows OS na kasisimula mo pa lang, pumunta sa aming file manager https://www.onworks.net/myfiles.php?username=XXXX gamit ang username na gusto mo.
- 6. I-download ang application at i-install ito.
- 7. I-download ang Wine mula sa iyong mga Linux distributions software repository. Kapag na-install na, maaari mong i-double click ang app upang patakbuhin ang mga ito gamit ang Wine. Maaari mo ring subukan ang PlayOnLinux, isang magarbong interface sa ibabaw ng Wine na tutulong sa iyong mag-install ng mga sikat na programa at laro sa Windows.
Ang alak ay isang paraan upang patakbuhin ang software ng Windows sa Linux, ngunit walang kinakailangang Windows. Ang alak ay isang open-source na layer ng compatibility ng Windows na maaaring direktang magpatakbo ng mga program sa Windows sa anumang desktop ng Linux. Sa totoo lang, sinusubukan ng Wine na muling ipatupad ang sapat na Windows mula sa simula upang mapatakbo nito ang lahat ng mga Windows application na iyon nang hindi talaga nangangailangan ng Windows.
MGA LALAKI
Ad
Malalim na Pag-aaral para sa Mga Medikal na Aplikasyon
DESCRIPTION
Ang Deep-Learning-for-Medical-Applications ay isang repositoryo na nagsasama-sama ng malalim na paraan ng pag-aaral, pagpapatupad ng code, at mga halimbawang inilapat sa medikal na imaging at data ng pangangalagang pangkalusugan. Tinutugunan ng proyekto ang mga hamon na partikular sa domain tulad ng segmentation, classification, detection, at multimodal data (hal. MRI, CT, X-ray) gamit ang mga makabagong arkitektura (hal. U-Net, ResNet, GAN variant) na iniayon sa mga medikal na hadlang (maliit na dataset, gastos sa anotasyon, kawalan ng timbang sa klase). Kabilang dito ang mga Jupyter notebook, mga arkitektura ng modelo, mga pipeline ng preprocessing ng data, at mga script ng pagsusuri na partikular sa mga gawain sa medikal na imaging. Ang repository ay maaari ding maglaman ng mga module na tukoy sa domain: mga function ng pagkawala tulad ng Dice, focal loss, mga sukatan gaya ng sensitivity/recall/IoU, at visualization utilities para sa mga overlaying segmentation mask.
Mga tampok
- Mga arkitektura ng modelo (hal. U-Net, ResNet, mga variant ng GAN) na dalubhasa para sa medikal na imaging
- Preprocessing pipelines at augmentation techniques para sa medikal na data
- Ang mga function at sukatan ng pagkawala ay angkop sa pagse-segment, kawalan ng balanse ng klase, hal. Dice, pagkawala ng focal
- Mga kagamitan sa pagsusuri at visualization para sa pag-overlay ng mga hula sa mga medikal na larawan
- Mga Jupyter notebook na nagpapakita ng mga end-to-end na daloy ng trabaho sa mga medikal na gawain sa AI
- Diin sa muling paggawa, maingat na pagpapatunay, at disenyong may kaalaman sa domain
Kategorya
Ito ay isang application na maaari ding makuha mula sa https://sourceforge.net/projects/deep-learning-med-app.mirror/. Na-host ito sa OnWorks upang mapatakbo online sa pinakamadaling paraan mula sa isa sa aming mga libreng Operative System.
