Bu, Deep Learning for Medical Applications adlı Windows uygulamasıdır ve en son sürümü Deep-Learning-for-Medical-Applicationssourcecode.tar.gz olarak indirilebilir. İş istasyonları için ücretsiz barındırma sağlayıcısı OnWorks'te çevrimiçi olarak çalıştırılabilir.
Deep Learning for Medical Applications with OnWorks isimli bu uygulamayı ücretsiz olarak indirin ve çevrimiçi çalıştırın.
Bu uygulamayı çalıştırmak için şu talimatları izleyin:
- 1. Bu uygulamayı PC'nize indirdiniz.
- 2. Dosya yöneticimize https://www.onworks.net/myfiles.php?username=XXXXX istediğiniz kullanıcı adını girin.
- 3. Bu uygulamayı böyle bir dosya yöneticisine yükleyin.
- 4. Bu web sitesinden herhangi bir OS OnWorks çevrimiçi öykünücüsünü başlatın, ancak daha iyi Windows çevrimiçi öykünücüsü.
- 5. Yeni başlattığınız OnWorks Windows işletim sisteminden, istediğiniz kullanıcı adıyla https://www.onworks.net/myfiles.php?username=XXXXX dosya yöneticimize gidin.
- 6. Uygulamayı indirin ve kurun.
- 7. Wine'ı Linux dağıtımları yazılım havuzlarınızdan indirin. Kurulduktan sonra, Wine ile çalıştırmak için uygulamaya çift tıklayabilirsiniz. Ayrıca, popüler Windows programlarını ve oyunlarını yüklemenize yardımcı olacak Wine üzerinden gösterişli bir arayüz olan PlayOnLinux'u da deneyebilirsiniz.
Wine, Windows yazılımını Linux üzerinde çalıştırmanın bir yoludur, ancak Windows gerektirmez. Wine, Windows programlarını doğrudan herhangi bir Linux masaüstünde çalıştırabilen açık kaynaklı bir Windows uyumluluk katmanıdır. Esasen Wine, Windows'a ihtiyaç duymadan tüm bu Windows uygulamalarını çalıştırabilmesi için yeterince Windows'u sıfırdan yeniden uygulamaya çalışıyor.
EKRAN
Ad
Tıbbi Uygulamalar için Derin Öğrenme
AÇIKLAMA
Tıbbi Uygulamalar İçin Derin Öğrenme, derin öğrenme yöntemlerini, kod uygulamalarını ve tıbbi görüntüleme ve sağlık verilerine uygulanan örnekleri derleyen bir havuzdur. Proje, segmentasyon, sınıflandırma, algılama ve çok modlu veriler (örneğin MRI, BT, X-ışını) gibi alan özelindeki zorlukları, tıbbi kısıtlamalara (küçük veri kümeleri, açıklama maliyetleri, sınıf dengesizliği) göre uyarlanmış en son mimarileri (örneğin U-Net, ResNet, GAN varyantları) kullanarak ele almaktadır. Jupyter not defterleri, model mimarileri, veri ön işleme hatları ve tıbbi görüntüleme görevlerine özgü değerlendirme betikleri içerir. Havuz ayrıca alan özelindeki modüller de içerebilir: Dice gibi kayıp fonksiyonları, odak kaybı, hassasiyet/geri çağırma/IoU gibi metrikler ve segmentasyon maskelerini üst üste bindirmek için görselleştirme yardımcı programları.
Özellikler
- Tıbbi görüntüleme için özelleştirilmiş model mimarileri (örneğin U-Net, ResNet, GAN varyantları)
- Tıbbi veriler için ön işleme hatları ve artırma teknikleri
- Segmentasyona, sınıf dengesizliğine uygun kayıp fonksiyonları ve ölçümleri, örneğin Dice, odak kaybı
- Tıbbi görüntülere tahminlerin yerleştirilmesi için değerlendirme ve görselleştirme yardımcı programları
- Tıbbi yapay zeka görevlerinde uçtan uca iş akışlarını gösteren Jupyter not defterleri
- Tekrarlanabilirliğe, dikkatli doğrulamaya ve alan farkında tasarıma vurgu
Kategoriler
Bu uygulama, https://sourceforge.net/projects/deep-learning-med-app.mirror/ adresinden de indirilebilir. Ücretsiz İşletim Sistemlerimizden biri üzerinden çevrimiçi olarak en kolay şekilde çalıştırılabilmesi için OnWorks'te barındırılmıştır.
