胸片分割】基于matlab GUI最小误差法胸片分割系统【含Matlab源码 1065期】.md
2024-11-27 22:50:47 13KB
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4000张肺炎胸片图片数据集 4000张肺炎胸片图片数据集 4000张肺炎胸片图片数据集
2022-12-06 12:29:03 953.04MB 数据集 胸片 图片 深度学习
分为正常肺部和肺炎肺部
2022-06-27 19:10:19 966.3MB 数据集
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深度学习,机器学习,图像处理的matlab源代码, 基于最小误差法的胸片分割系统.
2022-06-20 14:07:43 997KB 深度学习 机器学习 图像处理
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胸片阅读及动态数据库关系设计
2022-06-12 11:03:43 32KB 文档资料
基于机器学习的胸片分割系统matlab实现,内部包含数据集以及完成源码
2022-05-29 16:05:26 1005KB matlab 机器学习 源码软件 开发语言
Covid预后 该存储库包含用于复制以下论文的代码: 我们还提供了MoCo预培训过程中的模型,供有兴趣根据自己的数据进行微调的小组使用。 在使用此代码或预先训练的模型之前,请查阅。 安装 首先,按照安装PyTorch。 然后,导航到CovidPrognosis根目录并运行 pip install -e . 之后,您应该可以在cp_examples运行示例。 用法 对于预训练,您需要下载或数据集。 下载数据后,将路径添加到configs/data.yaml ,并且应将其用作默认路径。 cp_examples目录包含三个子目录,分别对应于本文中的培训阶段: moco_pretrain :动量对比度(MoCo)预训练(例如,使用MIMIC,CheXpert或同时使用两者) sip_finetune :对单图像预测任务(即,单图像不良事件预测或氧气需求预测)的sip_finetune模型进行微调 mip_finetune :针对多图像预测任务的mip_finetune模型的微调 我们的代码建立在框架之上。 为公共X射线数据集设置了MoCo预训练和SIP微调的示例脚本-由于考
2022-04-01 16:36:40 43KB deep-learning pytorch medical-imaging x-ray
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LED胸片,名片屏,miniLED,无驱版Mini LED Display,miniLED屏改字软件,已经测试可以用。
2021-12-22 20:00:58 11.37MB miniLED
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胸片对结核病的分析
2021-12-14 09:00:48 18KB matlab
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基于matlab的最小误差法的胸片分割系统。最小误差分隔法是一种快速有效的分隔算法,通过假设目标和北京的灰度分布服从混合告诉正态分布,能够更好地适应于医学图像的灰度分布特点,取得有效的目标分隔方法,代码亲测可用,有很高的参考价值
2021-10-09 15:10:38 997KB matlab 最小误差法 胸片分隔
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