面向医学影像资源库的图像特征提取算法研发.pdf

课程分享——面向医学领域的深度学习项目实战，完整版20章，附源码、课件等。 课程内容主要包括： 1.深度学习经典算法解读（包括分类，检测，识别，分割，命名实体识别，知识图谱等经典算法）； 2.基于医疗数据集的项目实战（包括数据处理，网络架构分析，源码解读等）； 3.实际应用场景效果分析与应用实例。整体风格通俗易懂，提供课程所需全部内容。 课程概述 面向医学领域的深度学习实战课程旨在帮助同学们快速掌握深度学习核心算法及其在医疗领域应用实例。

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NiftyNet是一个基于TensorFlow的开源卷积神经网络（CNN）平台，用于研究医学图像分析和图像引导治疗。 NiftyNet的模块化结构设计用于共享网络和预先训练的模型。