Đây là ứng dụng Windows có tên Deep Learning for Medical Applications, phiên bản mới nhất có thể tải xuống dưới dạng Deep-Learning-for-Medical-Applicationssourcecode.tar.gz. Ứng dụng có thể chạy trực tuyến trên nhà cung cấp dịch vụ lưu trữ miễn phí OnWorks dành cho máy trạm.
Tải xuống và chạy trực tuyến ứng dụng có tên Deep Learning for Medical Applications với OnWorks miễn phí.
Làm theo các hướng dẫn sau để chạy ứng dụng này:
- 1. Đã tải ứng dụng này xuống PC của bạn.
- 2. Nhập vào trình quản lý tệp của chúng tôi https://www.onworks.net/myfiles.php?username=XXXXX với tên người dùng mà bạn muốn.
- 3. Tải lên ứng dụng này trong trình quản lý tệp như vậy.
- 4. Khởi động bất kỳ trình giả lập trực tuyến OS OnWorks nào từ trang web này, nhưng trình giả lập trực tuyến Windows tốt hơn.
- 5. Từ Hệ điều hành Windows OnWorks bạn vừa khởi động, hãy truy cập trình quản lý tệp của chúng tôi https://www.onworks.net/myfiles.php?username=XXXXX với tên người dùng mà bạn muốn.
- 6. Tải xuống ứng dụng và cài đặt nó.
- 7. Tải xuống Wine từ kho phần mềm phân phối Linux của bạn. Sau khi cài đặt, bạn có thể nhấp đúp vào ứng dụng để chạy chúng với Wine. Bạn cũng có thể thử PlayOnLinux, một giao diện đẹp mắt trên Wine sẽ giúp bạn cài đặt các chương trình và trò chơi phổ biến của Windows.
Wine là một cách để chạy phần mềm Windows trên Linux, nhưng không cần Windows. Wine là một lớp tương thích Windows mã nguồn mở có thể chạy các chương trình Windows trực tiếp trên bất kỳ máy tính để bàn Linux nào. Về cơ bản, Wine đang cố gắng triển khai lại đủ Windows từ đầu để nó có thể chạy tất cả các ứng dụng Windows đó mà không thực sự cần đến Windows.
MÀN HÌNH:
Học sâu cho các ứng dụng y tế
SỰ MIÊU TẢ:
Deep-Learning-for-Medical-Applications là một kho lưu trữ biên soạn các phương pháp học sâu, triển khai mã và ví dụ áp dụng cho dữ liệu hình ảnh y tế và chăm sóc sức khỏe. Dự án giải quyết các thách thức chuyên biệt trong từng lĩnh vực như phân đoạn, phân loại, phát hiện và dữ liệu đa phương thức (ví dụ: MRI, CT, X-quang) bằng cách sử dụng các kiến trúc tiên tiến (ví dụ: U-Net, ResNet, các biến thể GAN) được điều chỉnh theo các ràng buộc y tế (bộ dữ liệu nhỏ, chi phí chú thích, mất cân bằng lớp). Kho lưu trữ bao gồm sổ ghi chép Jupyter, kiến trúc mô hình, quy trình tiền xử lý dữ liệu và các tập lệnh đánh giá dành riêng cho các tác vụ hình ảnh y tế. Kho lưu trữ cũng có thể chứa các mô-đun chuyên biệt: các hàm mất mát như Dice, mất mát tiêu điểm, các số liệu như độ nhạy/thu hồi/IoU và các tiện ích trực quan hóa để chồng các mặt nạ phân đoạn.
Tính năng
- Kiến trúc mô hình (ví dụ: U-Net, ResNet, các biến thể GAN) chuyên biệt cho hình ảnh y tế
- Các quy trình tiền xử lý và kỹ thuật tăng cường cho dữ liệu y tế
- Các hàm mất mát và số liệu phù hợp với phân đoạn, mất cân bằng lớp, ví dụ Xúc xắc, mất mát tiêu điểm
- Tiện ích đánh giá và trực quan hóa để chồng các dự đoán lên hình ảnh y tế
- Sổ ghi chép Jupyter hiển thị quy trình làm việc đầu cuối trong các tác vụ AI y tế
- Nhấn mạnh vào khả năng tái tạo, xác thực cẩn thận và thiết kế có nhận thức về miền
Danh Mục
Đây là một ứng dụng cũng có thể được tải xuống từ https://sourceforge.net/projects/deep-learning-med-app.mirror/. Ứng dụng này được lưu trữ trên OnWorks để có thể chạy trực tuyến dễ dàng nhất từ một trong những Hệ điều hành miễn phí của chúng tôi.