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图神经网络学习模型,用于利用DNA甲基化数据进行精确的多肿瘤早期诊断 运行环境 Linux环境,Python 3 需要以下软件包:numpy,pandas,collections,pytorch,torch_geometirc,seaborn 必须将torch_geometric创建的数据集保存在名为“已处理”的目录中 安装 pip install numpy pip install pandas pip install collections pip install seaborn 在安装pytorch时,应该匹配pytorch,torchvision,cuda和cudnn的版本。 这是我的安装命令作为参考。 conda install pytorch==1.5.0 torchvision==0.6.0 cudatoolkit=10.2 -c pytorch torch_geome
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基于深度学习的肿瘤辅助诊断系统 CTAI:基于深度学习的肿瘤辅助诊断系统,以图像分割为核心,利用人工智能完成肿瘤区域的识别勾画并提供肿瘤区域的特征来辅助医生进行诊断。有完整的模型构建,植入架设和前端访问功能-源码 系统以图像分割为核心,利用人工智能完成肿瘤区域的识别勾画并提供肿瘤区域的特征来辅助医生进行诊断。有完整的模型构建,植入架设和前端访问功能。医生只需通过网络上传ct图像文件,后台就会使用训练好的模型进行肿瘤区域的分割,然后将勾画好肿瘤区域的图像返回,还有肿瘤区域的一些特征(如面积,周长,强度等),并且提供前几次诊断的特征数据并排列成图表进行对比来辅助医生诊断。 觉得不错欢迎给star :white_medium_star:哦 在线演示 环境 Python3.6: PyTorch,OpenCV,烧瓶 Vue,Vue CLI 节点: axios,ElementUI,ECharts C
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