医学图像分类论文学习第2页

计算机视觉深度学习入门（4）

在小型数据集上从头开始训练一个卷积神经网络利用少量数据来训练图像分类模型，这是一种很常见的情况。如果你从事与计算机视觉相关的职业，那么很可能会在实践中遇到这种情况。

yyc_audio·2025-03-12 10:26

如何利用PubMed作为信息检索器 — 结合LangChain实现高效文献查询

如何利用PubMed作为信息检索器—结合LangChain实现高效文献查询引言PubMed是由美国国家生物技术信息中心（NCBI）和国家医学图书馆（NLM）维护的一个涵盖超过3500万篇生物医学文献的数据库

bhawfgrcbtwny·2025-03-12 04:35

10 大中文医学数据集汇总：涵盖神农中医药、中医药古籍、医学推理、医学问答……

从疾病诊断到药物研发，再到个性化医疗，数据集在推动机器视觉、大模型等应用于医学领域中发挥着不可或缺的作用。医学数据集的形式多样，涵盖了不同维度和领域的数据资源。

·2025-03-11 20:07

常用图像增强算法原理及 OpenCV C++ 实现

在实际应用中，图像增强技术广泛应用于医学影像、遥感图像、安防监控等领域。本文将详细介绍常用的图像增强算法原理，并给出基于OpenCVC++库的实现代码。

埃菲尔铁塔_CV算法·2025-03-11 18:12

PyTorch实现CNN：CIFAR-10图像分类实战教程

Langchain系列文章目录01-玩转LangChain：从模型调用到Prompt模板与输出解析的完整指南02-玩转LangChainMemory模块：四种记忆类型详解及应用场景全覆盖03-全面掌握LangChain：从核心链条构建到动态任务分配的实战指南04-玩转LangChain：从文档加载到高效问答系统构建的全程实战05-玩转LangChain：深度评估问答系统的三种高效方法（示例生成、手

吴师兄大模型·2025-03-11 11:44

机器学习数学基础：29.t检验

例如，在教育研究中，可以通过t检验判断某个班级学生的平均成绩与全校学生的平均成绩是否有显著差异；在医学实验里，可用于比较实验组和对照组的患者某项生理指标的均值是否

@心都·2025-03-11 00:23

学习总结项目

近段时间学习了机器学习、线性回归和softmax回归、多层感知机、卷积神经网络、Pytorch神经网络工具箱、Python数据处理工具箱、图像分类等的知识，学习了利用神经网络实现cifar10的操作、手写图像识别项目以及其对应的实验项目报告总结

苏小夕夕·2025-03-10 18:07

大话机器学习三大门派：监督、无监督与强化学习

以武侠江湖为隐喻，系统阐述了机器学习的三大范式：监督学习（少林派）凭借标注数据精准建模，擅长图像分类等预测任务；无监督学习（逍遥派）通过数据自组织发现隐藏规律，在生成对抗网络（GAN）等场景大放异彩；强化学习

安意诚Matrix·2025-03-10 15:44

利用Pytorch解决 CIFAR 数据集中的图像分类为 10 类的问题

实战1.利用Pytorch解决CIFAR数据集中的图像分类为10类的问题加载数据建立模型模型训练测试评估你的任务是建立一个用于CIFAR图像分类的神经网络，并实现分类质量>0.5。

啥都鼓捣的小yao·2025-03-10 08:57

构建一个完整的视觉Transformer（ViT）图像分类模型 VIT （vision transformer）图像分类

构建一个完整的视觉Transformer（ViT）图像分类模型VIT（visiontransformer）图像分类根据提供的截图内容，我们可以看到一个名为VitNet的视觉Transformer（VisionTransformer

Jackie_AI·2025-03-10 04:29

ChatGPT-4o引领医学革命：临床科研创新与效率的新纪元

小艳加油·2025-03-09 17:52

DeepSeek底层揭秘——Smallpond

）(1)数据I/O瓶颈(2)数据预处理复杂性(3)分布式缓存一致性(4)与3FS集成5.技术路径(1)需求分析与设计(2)原型开发与测试(3)系统优化与扩展(4)系统部署与维护6.应用场景(1)大规模图像分类

9命怪猫·2025-03-09 13:55

DeepSeek 医疗大模型微调实战讨论版（第一部分）

例如，在分析海量的医学影像数据时，De

Allen_LVyingbo·2025-03-09 12:45

GAN开山之作--Generative Adversarial Nets

GAN开山之作–GenerativeAdversarialNets最近对GAN比较有兴趣，所以开个坑记录一下读论文学习的知识。

星空彡·2025-03-09 02:50

医图论文 CVPR‘24 | OmniMedVQA：用于医学大型视觉语言模型的新型大规模综合评估基准

论文信息题目：OmniMedVQA:ANewLarge-ScaleComprehensiveEvaluationBenchmarkforMedicalLVLMOmniMedVQA：用于医学大型视觉语言模型的新型大规模综合评估基准作者

小白学视觉·2025-03-08 21:49

深度学习篇---Opencv中的机器学习和深度学习

文章目录前言一、OpenCV中的机器学习1.概述2.使用步骤步骤1：准备数据步骤2：创建模型步骤3：训练模型步骤4：预测3.优点简单易用轻量级实时性4.缺点特征依赖性能有限二、OpenCV中的深度学习1.概述图像分类

Ronin-Lotus·2025-03-08 19:05

介绍常见的图片分类模型与算法

随着深度学习技术的飞速发展，很多强大的图像分类算法和模型已经被提出，广泛应用于从医疗影像到自动驾驶、从人脸识别到图像检索等多个领域。

萧鼎·2025-03-07 19:31

OpenCV 100道面试题及参考答案（7万字长文）

它可以用于各种领域，如机器人技术、医学影像、安全监控、自动驾驶等。在图像

大模型大数据攻城狮·2025-03-07 09:06

YOLOv12改进之A2(区域注意力)

CBAM模块：提出了通道和空间注意力的结合，显著提升了图像分类和目标检测的性能。SENet：引入了通道注意力机制，通过自适应学习特征通道的重要性，

清风AI·2025-03-07 00:39

OpenGL 3D纹理

3D纹理的主要特性和用途：体积数据表示：用于表示完整的3D数据集，如医学扫描(CT、MRI)、气象数据等空间采样：允许在3D空间中的任意位置进行纹理采样层次细节：支持类似2D纹理的MipMap功能，但在三维空间

令狐掌门·2025-03-06 20:25

AbMole肿瘤研究综述（二）：靶向抑制剂与人源单抗，开启肿瘤研究新篇章

肿瘤的研究一直是生命科学和基础医学领域中的热门话题，随着分子生物学和肿瘤生物学等学科的发展，人们逐渐明确了一系列与肿瘤发生和转移等密切关系的基因、蛋白，包括多种受体酪氨酸激酶（RTKs，如EGFR、ALK

AbMole·2025-03-06 13:59

深度学习进阶：TensorFlow实战指南

书中还提供使用TensorFlow构建和训练深度学习模型的实例，包括AlexNet、VGG、ResNet以及LSTM和GRU，并通过图像分类和文本情感分析等实战案例，

ELSON麦香包·2025-03-06 13:53

ai垂直领域和水平领域如何理解?

在这些领域中，AI技术被用于医学诊断、风险评估、销售预测、智能交通管理等特定领域的应用。水平领域（HorizontalDoma

王摇摆·2025-03-05 12:21

深度学习数据集封装-----目标检测篇

前言在上篇文章中，我们深入探讨了图像分类数据集的制作流程。图像分类作为计算机视觉领域的一个基础任务，通常被认为是最为简单直接的子任务之一。

科研小天才·2025-03-05 02:34

深度学习算法模型：从原理到未来

从手机中的语音助手到医学影像的智能诊断，从自动驾驶汽车到生成式AI创作的诗歌和画作，深度学习算法模型正逐渐渗透到社会的每个角落。

YDH_AlwaysRunning·2025-03-05 00:20

统基化磁珠是一种表面修饰有巯基（-SH）的磁性微球

巯基化磁珠是一种表面修饰有巯基（-SH）的磁性微球，在生物医学、生物化学等领域有广泛应用。

星贝爱科生物-xb·2025-03-05 00:48

集成化信息化信号采集处理系统一体化生物医学信号采集系统机能集成化信号采集与处理系统

实验平台技术指标：（MHO561-6O623O7）1.1、整机外形尺寸：1500（±20）mm×740（±10）mm×2100mm（±20）（长*宽*高）；1.2、实验台操作面积：1220（±10）mm×740（±10）mm（长*宽）；1.3、实验台面离地高度：两侧各830-850mm；1.4、输液架离台面高度：1000-1200mm；1.5、输液架移动范围：两侧各600mm；1.6、实验台制造工

minhong1001·2025-03-04 18:32

计算机视觉｜ConvNeXt：CNN 的复兴，Transformer 的新对手

一、引言在计算机视觉领域，卷积神经网络（ConvolutionalNeuralNetworks，简称CNN）长期以来一直是核心技术，自诞生以来，它在图像分类、目标检测、语义分割等诸多任务中都取得了令人瞩目的成果

紫雾凌寒·2025-03-04 16:20

顶配版SAM：由分割一切迈向感知一切

然而，迈向更高效的视觉感知则需要在单个模型中实现全面的视觉理解，以助力于更广泛的应用场景，如自动驾驶、安防监控、遥感以及医学图像

猛码Memmat·2025-03-04 13:23

医院信息科医疗语言大模型开发的风险洞察与避坑策略

从辅助医生进行疾病诊断、提供临床决策支持，到助力医学文献分析、药物研发等，医疗语言大模型展现出了巨大的应用潜力。

Allen_LVyingbo·2025-03-04 09:57

DynamicSparse-MobileNet (DSMNet) 用于低功耗图像分类

目录DynamicSparse-MobileNet(DSMNet)用于低功耗图像分类一、模型背景与动机二、模型创新点详细解析1.动态稀疏计算路径2.自适应通道缩放3.熵感知知识蒸馏三、数据集与预处理四、

闲人编程·2025-03-04 01:29

书籍-《医学图像分析（论文版）》

MedicalImageAnalysis作者：AlejandroFrangi，JerryPrince，MilanSonka出版：AcademicPress编辑：陈萍萍的公主@一点人工一点智能下载：书籍下载-《医学图像分析

·2025-03-03 17:24

【深度学习·命运-27】NAS四部曲end-NASNet

NeuralArchitectureSearchNetwork）是由GoogleBrain团队提出的另一种神经架构搜索（NAS）方法，它通过自动化搜索神经网络的结构，找到了具有竞争力的神经网络架构，尤其在计算机视觉任务（如图像分类

华东算法王·2025-03-03 17:23

图像分类项目 2.28

今天的内容是图像分类项目一.图像分类将不同的图像，划分到不同的类别标签，实现最小的分类误差。

不要不开心了·2025-03-03 15:07

刘舒文护编---去年护理编第一，我想说...

✅考试重点职测常识判断：1、医学常识：重点掌握基础医学知识、临床医学

好运妙妙·2025-03-03 12:11

MATLAB环境下从信号中去除60Hz工频干扰噪声

从信号中去除60Hz工频干扰噪声是信号处理中的常见需求（尤其在生物医学、工业传感等领域）。1.工频干扰特性分析来源：电力线耦合（如50/60Hz交流电）、设备接地不良、电磁辐射。

Luis Li 的猫猫·2025-03-02 16:02

2.28 图像分类全解析：从境界到评估，再到模型与样本处理

图像分类将不同的图像，划分到不同的类别标签，实现最小的分类误差。

不要天天开心·2025-03-02 14:45

智慧医疗伙伴：AI助手与医疗知识库的协同创新

在数字化转型的大潮中，医疗行业正以前所未有的速度探索提升医疗服务质量、优化医疗资源配置、加速医学研究的途径。

LJ_Kindi·2025-03-02 07:44

从零到一：利用DeepSeek构建高精度图像分类模型实战解析

引言：为什么选择DeepSeek进行图像分类？在计算机视觉领域，图像分类作为基础任务，其技术演进经历了从传统特征工程到深度学习的革命性转变。

一碗黄焖鸡三碗米饭·2025-03-02 06:03

如何用 DeepSeek 进行卷积神经网络（CNN）的优化

如何用DeepSeek进行卷积神经网络（CNN）的优化卷积神经网络（CNN）在计算机视觉任务中取得了巨大的成功，例如图像分类、目标检测和图像生成。

一碗黄焖鸡三碗米饭·2025-03-01 20:57

深度学习开源数据集大全：从入门到前沿

特点：适合入门级图像分类任务，支持快速验证算法原型28。下载地址：MNIST官网2.I

念九_ysl·2025-03-01 19:48

基于yolov8的糖尿病视网膜病变严重程度检测系统python源码+pytorch模型+评估指标曲线+精美GUI界面

该系统采用YOLOv8目标检测模型，结合经过标注和处理的医学影像数据集，能够高效且准确地检测并分类糖尿病视网膜病变的不同严重程度。

FL1623863129·2025-03-01 13:10

PyRadiomics 安装与使用教程

PyRadiomics安装与使用教程项目地址:https://gitcode.com/gh_mirrors/py/pyradiomics1.项目目录结构及介绍PyRadiomics是一个用于从医学图像中提取放射组学特征的开源

符凡言Elvis·2025-02-28 22:16

Python深度学习实践：使用TensorFlow构建图像分类器

本篇文章将引导读者使用Python和Google的TensorFlow框架，从零开始构建一个简单的图像分类器。

Evaporator Core·2025-02-28 13:42

吲哚菁绿标记牛血清白蛋白|ICG-BSA

良好的生物相容性：ICG-BSA在生物体内具有良好的生物相容性，对细胞和组织无毒副作用，适用于生物医学研究和生物技术应用。稳定性好：ICG-BSA复合物在水溶液中稳定

星贝爱科·2025-02-28 01:37

DeepSeek全栈接入指南：从零到生产环境的深度实践

其核心能力体现在：1.1.1多模态智能引擎自然语言处理：支持文本生成（NLG）、语义理解（NLU）、情感分析等计算机视觉：提供图像分类、目标检测、OCR识别等CV能力语音交互：包含语音识别（ASR）、语音合成

量子纠缠BUG·2025-02-27 21:30

UNet：UNet在自然环境监测中的应用案例_2024-07-24_09-14-11.Tex

其设计初衷是为了在生物医学图像分析中进行细胞和组织的精确分割，但因其高效性和准确性，迅速在自然环境监测、遥感图像分析、卫星图像处理等领域找到了应用。架构原理UNet模型采用了一个编码

chenjj4003·2025-02-27 21:29

VIT（Vision Transformer）【超详细 pytorch实现

这种全局建模能力在处理需要长距离依赖的任务（如图像分类、目标检测）时表现更好。全流程图像预处理+分块图像尺寸标准化，如(224

周玄九·2025-02-27 17:54

深度学习的前沿与挑战：从基础到最新进展

循环神经网络（RNN）3.生成对抗网络（GAN）4.变分自编码器（VAE）5.自注意力机制与Transformer深度学习的应用1.计算机视觉2.自然语言处理（NLP）3.语音识别与合成4.推荐系统5.医学影像分析深度学习面临的挑战结语引言深度学习

Jason_Orton·2025-02-27 03:09

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