这是名为“深度学习医疗应用”的Linux应用程序，其最新版本可以下载为Deep-Learning-for-Medical-Applicationssourcecode.tar.gz。它可以在免费的主机提供商OnWorks上在线运行。
免费下载并在线运行这款名为“使用 OnWorks 进行医疗应用的深度学习”的应用程序。
请按照以下说明运行此应用程序：
- 1. 在您的 PC 中下载此应用程序。
- 2. 在我们的文件管理器 https://www.onworks.net/myfiles.php?username=XXXXX 中输入您想要的用户名。
- 3. 在这样的文件管理器中上传这个应用程序。
- 4. 从此网站启动OnWorks Linux online 或Windows online emulator 或MACOS online emulator。
- 5. 从您刚刚启动的 OnWorks Linux 操作系统，使用您想要的用户名转到我们的文件管理器 https://www.onworks.net/myfiles.php?username=XXXXX。
- 6. 下载应用程序，安装并运行。
SCREENSHOTS
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深度学习在医疗应用中的应用
商品描述
Deep-Learning-for-Medical-Applications 是一个资源库，汇集了深度学习方法、代码实现以及应用于医学影像和医疗保健数据的示例。该项目使用针对医学限制（小数据集、标注成本、类别不平衡）定制的先进架构（例如 U-Net、ResNet 及其 GAN 变体），解决特定领域的挑战，例如分割、分类、检测和多模态数据（例如 MRI、CT、X 射线）。它包含 Jupyter 笔记本、模型架构、数据预处理流程以及针对医学影像任务的评估脚本。该资源库还可能包含特定领域的模块：损失函数（例如 Dice、focal loss）、指标（例如敏感度/召回率/IoU）以及用于叠加分割蒙版的可视化工具。
功能
- 专门用于医学成像的模型架构（例如 U-Net、ResNet、GAN 变体）
- 医疗数据的预处理流程和增强技术
- 适用于分割、类别不平衡的损失函数和指标，例如 Dice、focal loss
- 用于医学图像叠加预测的评估和可视化实用程序
- Jupyter Notebook 展示了医疗 AI 任务中的端到端工作流程
- 强调可重复性、仔细验证和领域感知设计
分类
此应用程序也可从 https://sourceforge.net/projects/deep-learning-med-app.mirror/ 获取。它已托管在 OnWorks 中，以便通过我们的免费操作系统之一以最便捷的方式在线运行。
