EchoNet-Dynamic: 可解释的AI用于逐次跳动的心脏功能评估 EchoNet-Dynamic是一种端到端的逐点深度学习模型,用于 左心室的语义分割 通过整个视频或子采样片段预测射血分数,以及 评估射血分数降低的心肌病。 有关更多详细信息,请参见随附的论文, David Ouyang,Bryan He,Amirata Ghorbani,Neal Yuan,Joseph Ebinger,Curt P.Langlotz,Paul A.Heidenreich,Robert A.Harrington,David H.Liang,Euan A.Ashley和James Y.Zou。 自然,2020年3月25日 数据集 我们共享一组已确定身份的10,030张超声心动图图像,这些图像用于训练EchoNet-Dynamic。 使用OpenCV和pydicom对这些图像进行预处理,包括取消识别
2021-09-01 08:49:35 11.31MB video heart segmentation cardiology
1
基于深度学习模型的花卉种类识别.pdf
2021-08-31 18:03:31 1.77MB 互联网 资料
基于深度学习模型在疾病风险预测中的应用.pdf
2021-08-31 18:03:16 2.19MB 互联网 资料
基于深度学习模型与稀疏表示的绝缘子状态分类.pdf
2021-08-31 18:03:12 2.72MB 互联网 资料
基于自适应深度学习模型的变压器故障诊断方法.pdf
2021-08-31 18:03:12 3.18MB 互联网 资料
基于深度学习模型的自发学习表情识别方法研究.pdf
2021-08-31 18:03:10 3.42MB 互联网 资料
行业分类-物理装置-一种高效的深度学习模型部署框架.zip
nFeatures_LIME 为具有多个特征的时间序列数据提供可解释的深度学习模型
2021-08-25 17:15:21 1KB
1
DeepVariant - Google开源深度学习模型,将基因组中的识别变异任务转换为图像分类问题的基因组学工具
2021-08-22 15:14:27 26.77MB Python开发-机器学习
1
yolov5从0搭建训练环境详细指导,最后集成web服务接口,含4G打好标签的训练数据。
2021-08-20 14:18:56 135.91MB yolo flask 深度学习 模型训练
1