Це програма для Windows під назвою Deep Learning for Medical Applications, останню версію якої можна завантажити як Deep-Learning-for-Medical-Applicationssourcecode.tar.gz. Її можна запускати онлайн на безкоштовному хостинг-провайдері OnWorks для робочих станцій.
Завантажте та запустіть онлайн цю програму під назвою Deep Learning for Medical Applications with OnWorks безкоштовно.
Дотримуйтесь цих інструкцій, щоб запустити цю програму:
- 1. Завантажив цю програму на свій ПК.
- 2. Введіть у наш файловий менеджер https://www.onworks.net/myfiles.php?username=XXXXX із потрібним ім'ям користувача.
- 3. Завантажте цю програму в такий файловий менеджер.
- 4. Запустіть будь-який онлайн емулятор ОС OnWorks з цього веб-сайту, але кращий онлайн-емулятор Windows.
- 5. З ОС OnWorks Windows, яку ви щойно запустили, перейдіть до нашого файлового менеджера https://www.onworks.net/myfiles.php?username=XXXXX з потрібним іменем користувача.
- 6. Завантажте програму та встановіть її.
- 7. Завантажте Wine зі сховищ програмного забезпечення дистрибутивів Linux. Після встановлення ви можете двічі клацнути програму, щоб запустити їх за допомогою Wine. Ви також можете спробувати PlayOnLinux, модний інтерфейс замість Wine, який допоможе вам встановити популярні програми та ігри Windows.
Wine — це спосіб запуску програмного забезпечення Windows на Linux, але без використання Windows. Wine — це рівень сумісності Windows з відкритим вихідним кодом, який може запускати програми Windows безпосередньо на будь-якому робочому столі Linux. По суті, Wine намагається повторно реалізувати достатньо Windows з нуля, щоб він міг запускати всі ці програми Windows, насправді не потребуючи Windows.
ЕКРАНИ
Ad
Глибоке навчання для медичних застосувань
ОПИС
Deep-Learning-for-Medical-Applications – це репозиторій, який збирає методи глибокого навчання, реалізації коду та приклади, що застосовуються до медичної візуалізації та даних охорони здоров'я. Проєкт вирішує специфічні для предметної області проблеми, такі як сегментація, класифікація, виявлення та мультимодальні дані (наприклад, МРТ, КТ, рентген), використовуючи найсучасніші архітектури (наприклад, варіанти U-Net, ResNet, GAN), адаптовані до медичних обмежень (невеликі набори даних, витрати на анотування, дисбаланс класів). Він включає блокноти Jupyter, архітектури моделей, конвеєри попередньої обробки даних та сценарії оцінки, специфічні для завдань медичної візуалізації. Репозиторій також може містити специфічні для предметної області модулі: функції втрат, такі як Dice, фокальні втрати, метрики, такі як чутливість/повністю/IoU, та утиліти візуалізації для накладання масок сегментації.
Функції
- Модельні архітектури (наприклад, варіанти U-Net, ResNet, GAN), спеціалізовані для медичної візуалізації
- Конвеєри попередньої обробки та методи доповнення медичних даних
- Функції втрат та метрики, що підходять для сегментації, дисбалансу класів, наприклад, Dice, фокальні втрати
- Утиліти оцінки та візуалізації для накладання прогнозів на медичні зображення
- Ноутбуки Jupyter, що демонструють комплексні робочі процеси в медичних завданнях штучного інтелекту
- Акцент на відтворюваності, ретельній валідації та проектуванні з урахуванням предметної області
Категорії
Цю програму також можна завантажити з https://sourceforge.net/projects/deep-learning-med-app.mirror/. Вона розміщена в OnWorks для найпростішого запуску онлайн з однієї з наших безкоштовних операційних систем.
