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心脏MRI-s-Segmentation:使用Azure机器学习服务来了解神经网络如何解决医学成像问题。 使用转置卷积神经网络。...
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2021-02-14
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语言 产品 描述 Python Azure机器学习服务 Tensorflow 2.0 心脏MRI的图像分割TensorFlow模型 带有Azure机器学习服务和TensorFlow的图像分割心脏MRI 有多种重要的图像分析深度学习应用程序,它们不仅需要检测图像中的单个对象,还需要将图像分割成感兴趣的空间区域。 例如,在医学图像分析中,分离与不同类型的组织,血液或异常细胞相对应的像素通常很重要,这样我们就可以隔离特定器官。 在这个自定进度的动手实验中,我们将使用机器学习框架来使用医学图像数据集训练和评估图像分割网络。 目标 了解神经网络如何解决成像问题 使用转置卷积神经网络 使用Keras和TensorFlow 2分析图像数据 使用Azure机器学习服务 技术 Azure机器学习 Tensorflow 2.0 Unet架构 为什么要使用Azure机器学习服务? Azure机器学习服
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Heart-MRI-s-Segmentation-master.zip (21个子文件)
Heart-MRI-s-Segmentation-master
environment.yml 172B
infrastructure
deployment.json 4KB
Scripts
Deploy-ARM.ps1 812B
README.md 8KB
DeployUnified.ps1 555B
model
.gitkeep 0B
train.py 10KB
LICENSE 1KB
settings
config.json 69B
.gitignore 1KB
readme
dataset_sample.png 348KB
sample_prediction.png 113KB
workflow.png 51KB
mlops.png 36KB
tensorboard_execution.png 164KB
ml-lifecycle.png 72KB
dice_metric.png 40KB
UNET.png 41KB
README.md 10KB
utils
attach_compute.py 1KB
aml-pipeline.ipynb 1.45MB
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一枝清荷
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