医学图像分类论文学习第4页

ImageJ：科研与工业图像处理的利器

无论您是从事生物医学研究、材料科学分析，还是工业质量控制，ImageJ都能为您提供高效、灵活的图像处理解决方案。本仓库提供了适用于不同操作系统和架构

邱蒙励·2025-02-15 15:21

医学影像中缩写如CR、DR、DX、CT医疗术语意义

医疗术语解释：DigitalRadiography(CR,DX)：数字X线摄影Mammography(MG)：乳房X射线照相术ComputedTomography(CT)：计算机断层扫描MagneticResonance(MR)：磁共振PositronEmissionTomographyPET-CT(PT)：正电子发射计算机断层扫描PET-CTUltrasonography(US,IVUS)：超声

wangnaisheng·2025-02-15 13:35

UMLS初探

什么是UMLSUMLS（UnifiedMedicalLanguageSystem，统一医学语言系统），简单来说就是将不同的医学标准统一到一套体系的系统，主要为了医疗系统的统一而构建出的。

愉悦的麻婆豆腐·2025-02-15 02:42

【收藏不迷路】380种群智能优化算法-Matlab代码免费获取（截至2025.2.14）

群智能优化算法可以作为很好的工具来解决许多实际问题，如特征选择、图像分割、医学诊断，经济排放调度问题，植物病害识别，工程设计，PID优化控制，设备故障诊断，机器学习模型参数整定等等。

88号技师·2025-02-14 20:55

LLM大模型中文开源数据集集锦（三）

文章目录1ChatGLM-Med:基于中文医学知识的ChatGLM模型微调1.1数据集1.2ChatGLM+P-tuningV2微调1.3Llama+Alpaca的Lora微调版本2LawGPT_zh：

悟乙己·2025-02-14 13:01

计算机视觉核心任务

1.计算机视频重要分类计算机视觉的重要任务可以大致分为以下几类：1.图像分类（ImageClassification）识别图像属于哪个类别，例如猫、狗、汽车等。

飞瀑·2025-02-14 04:53

图像分类与目标检测算法

在计算机视觉领域，图像分类与目标检测是两项至关重要的技术。它们通过对图像进行深入解析和理解，为各种应用场景提供了强大的支持。本文将详细介绍这两项技术的算法原理、技术进展以及当前的落地应用。

BugNest·2025-02-13 10:26

Kivy教程大全之使用 NumPy 和 Kivy 对 Android 设备进行图像分类

文章简介ANN架构。使用KV语言创建小部件树。创建Kivy应用程序。使用正确的NumPy版本。构建Android应用程序。了解更多信息本教程的重点是构建一个调用预训练的ANN来对图像进行分类的Android应用程序。这里不深入讨论准备数据集、构建、训练和优化ANN的步骤。在本教程中将仅对它们进行简要讨论。但不要担心——在不了解这些细节的情况下遵循本教程中的想法是可以的。如果您想了解它们，请查看我之

知识大胖·2025-02-13 08:48

瑞熙贝通|智能实验教学管理平台建设方案

一、建设理念和方法:以本科基础医学实验室建设为标准，以“服务学生和社会”为指导思想，以虚实一体化建设为基础，融实验教学、开放创业和服务社会等功能于一体，借助互联网，在负一楼室外建设废液、废气和生物制品的处理平台

瑞熙贝通实验室综合管理平台·2025-02-13 02:27

深度学习练手小例子——cifar10数据集分类问题

CIFAR-10是一个经典的计算机视觉数据集，广泛用于图像分类任务。它包含10个类别的60,000张彩色图像，每张图像的大小是32x32像素。

　☆cwlulu·2025-02-12 23:39

DeepSeek计算机视觉（Computer Vision）基础与实践

计算机视觉技术广泛应用于图像分类、目标检测、图像分割、人脸识别等场景。DeepSeek提供了强大的工具和API，帮助我们高效地构建和训练计算机视觉模型。

Evaporator Core·2025-02-12 18:27

JavaCV进阶opencv图像处理：扫描并识别视频中的二维码

图像检测/识别系列目录人脸检测识别JavaCV进阶opencv图像处理：摄像头图像人脸检测JavaCV进阶opencv图像处理：ffmpeg视频图像画面人脸检测JavaCV进阶opencv图像处理：批量人脸图像分类训练

eguid_1·2025-02-12 17:50

轻量化网络模型调研报告

一、轻量化网络的为何诞生深度神经网络模型被广泛应用在图像分类、物体检测，目标跟踪等计算机视觉任务中，并取得了巨大成功。

云雨、·2025-02-11 22:35

迁移学习 Transfer Learning

然而，在某些场景下，我们面临以下挑战：数据有限：有些领域（如医学影像、多光谱图像）很难收集足

有人给我介绍对象吗·2025-02-11 20:23

【深度学习实战：kaggle自然场景的图像分类-----使用keras框架实现vgg16的迁移学习】

Hello大家好，今天和大家分享一个kaggle自然场景的图像分类的竞赛，使用的keras框架实现vgg16的迁移学习完成自然场景分类，对数据集感兴趣的同学可以在上方下载数据集。

机器学习司猫白·2025-02-11 20:18

实践深度学习：构建一个简单的图像分类器

本文将指导你如何使用深度学习框架来构建一个简单的图像分类器，我们将以Python和TensorFlow为例，展示从数据准备到模型训练的完整流程。

是Dream呀·2025-02-11 17:58

【Python】成功解决ModuleNotFoundError: No module named ‘openpyxl‘

技术专长：擅长处理各类深度学习任务，包括但不限于图像分类、图像重构(去雾\去模糊\修复)、目标检测、图像分割、人脸识别、多标签分类、重识别(行人\车辆)、无监督域适

高斯小哥·2025-02-11 07:14

基于PaddleX的机器学习开发指南

基于PaddleX的机器学习开发指南目录安装与初始化图像分类模块目标检测模块视频分割模块其他模块模型选择与配置一、安装与初始化为了使用PaddleX进行机器学习开发，请按照以下步骤安装所需依赖项：步骤1

大霸王龙·2025-02-11 03:45

实现智能教室能耗监测与管理系统的详细方案

1.深度学习模型研发1.1数据准备首先，你需要收集大量的教室照片，并对其中的关键元素（如灯、空调、电脑等）进行标注，标注信息包括元素的位置（用于目标检测）和状态（用于图像分类）。

max500600·2025-02-11 00:21

基于“感知–规划–行动”的闭环系统架构

多模态数据采集与预处理传感器系统Agent的感知层通常由多种传感器组成，支持采集多种形式的数据：视觉：采用摄像头、深度传感器，通过卷积神经网络（CNN）、视觉Transformer等模型实现目标检测、图像分类

由数入道·2025-02-10 22:39

深度学习-医学影像诊断

以下以使用深度学习进行医学影像（如X光片）的肺炎诊断为例，为你展示基于PyTorch框架的代码实现。我们将构建一个简单的卷积神经网络（CNN）模型，使用公开的肺炎X光影像数据集进行训练和评估。

小赖同学啊·2025-02-10 18:37

浅谈AI数据标注对智慧医疗的推动作用

人工智能在不同行业的落地应用不仅大大提升了行业从业人员的工作效率，智能决策也在很大程度上助力专业人员判断和决定，以医疗行业为例，人工智能在医学领域的深度融合，使得社会医疗服务水平逐渐提高。

标贝科技·2025-02-10 12:50

【图片合并转换PDF】如何将每个文件夹下的图片转化成PDF并合并成一个文件？下面基于C++的方式教你实现

医院在为患者进行诊断和治疗过程中，会产生大量的医学影像图片，如X光片、CT扫描图、MRI图像等。这些图片通常会按照检查时间或者检查项目存放在不同的文件夹中。

平安喜乐-开开心心·2025-02-10 06:48

【Pytorch实战教程】让数据飞轮转起来：PyTorch Dataset与Dataloader深度指南

二、Dataset：数据集的编程接口2.1自定义Dataset三要素2.2实战案例：图像分类数据集三、Dataloader：高效数据流水线3.1核心参数解析3.2数据流可视化3.3多卡训练支持四、综合实战

若北辰·2025-02-09 21:41

python实现yolo目标检测_目标检测|YOLO原理与实现

机器学习算法全栈工程师(Jeemy110)最新的YOLOv2和YOLOv3:小白将：目标检测|YOLOv2原理与实现(附YOLOv3)zhuanlan.zhihu.com前言当我们谈起计算机视觉时，首先想到的就是图像分类

weixin_39709194·2025-02-08 20:10

深度学习的一些方向

深度学习的一些方向目录深度学习的一些方向一、多模态1.特征提取（featureextraction)2.文本转图像3.可视化问题回答二、计算机视觉1.深度估计（depthestimation)2.图像分类

xinpao·2025-02-08 15:32

ACC-UNet网络学习笔记（2023 MICCAI ）

同样，医学图像领域也发生了一样的变化，最具影响力的网络结构——U-Net已和Transformer相结合而被重新设计。

刘若里·2025-02-08 10:58

一切皆是映射：强化学习在医疗诊断中的应用：挑战与机遇

本文将探讨强化学习在医疗诊断中的应用，包括其在医学图像分析、实验室诊断和个性化治疗等方面的优势与挑战。通过详细分析强化学习的基本概念、架构设计

AI天才研究院·2025-02-08 07:28

第11章《VTK图像处理》

数据类型：支持unsignedchar（灰度/彩色）、float（医学

《雨声》·2025-02-08 06:52

CTK 库教程：从入门到进阶

surgicalnavigation,andrelatedpurposes.项目地址:https://gitcode.com/gh_mirrors/ct/CTK1.项目介绍CTK(CommonToolkit)是一个专注于生物医学图像计算的支持库

江奎钰·2025-02-08 05:17

MobileNetV2: Inverted Residuals and Linear Bottlenecks

Link：https://arxiv.org/abs/1801.04381这篇文章是一篇关于MobileNetV2的学术论文，主要介绍了MobileNetV2的架构设计及其在图像分类、目标检测和语义分割任务中的应用

TAICHIFEI·2025-02-08 03:38

AI 赋能医疗：重塑医疗保健的未来

1.精准诊断与个性化治疗AI算法可以通过分析大量的医学影像（如X光片、CT扫描和MRI）来辅助医生进行疾病诊断，尤其是在早期阶段。

HelloZheQ·2025-02-07 12:24

mysql三线表导出_R|tableone 快速绘制文章“表一”-基线特征三线表

生物医学或其他研究论文中的“表一”多为基线特征的描述性统计。使用R单独进行统计，汇总，然后结果复制到excel表中，耗时耗力且易错！

神经现实·2025-02-06 14:35

CMS组合内存系统在医疗数据中心的应用

本文将深入探讨CMS组合内存系统在医疗存储与医学数据密集型任务中的应用，分析其优势、面临的挑战及解决方案，并通过实际案例展示其成效。随着医疗技术的不断进步，医学数据呈爆炸式增长。

Allen_LVyingbo·2025-02-06 10:07

探索深度学习：开启智能新时代

它宛如一把神奇的钥匙，开启了通往智能世界的大门，从语音识别到图像分类，从自动驾驶到医疗诊断，深度学习的身影无处不在，正深刻地改变着我们的生活与工作方式。深度学习究竟是什么？深度学习隶属

顾漂亮·2025-02-06 10:35

二值连接：深度神经网络的轻量级革命

深度神经网络（DeepNeuralNetworks,DNN）近年来在语音识别、图像分类和自然语言处理等领域取得了令人瞩目的成就。

步子哥·2025-02-06 06:11

MATLAB机器学习、深度学习

神经网络及其在图像处理中的应用第三章卷积神经网络及其在图像处理中的应第四章迁移学习算法及其在图像处理中的应用第五章生成式对抗网络（GAN）及其在图像处理中的应用第六章目标检测YOLO模型及其在图像处理中的应用第七章讨论与答疑近年来，随着无人驾驶汽车、医学影像智慧辅助诊疗

Yolo566Q·2025-02-05 17:01

如何利用DeepSeek打造医疗领域专属AI助手？从微调到部署全流程解析

从微调到部署全流程解析医疗人工智能正迎来爆发式增长，但在实际应用中，通用大模型往往存在医学知识不精准、诊断逻辑不严谨等问题。

明哲AI·2025-02-05 10:05

【影像组学pyradiomics学习笔记】pyradiomics安装及介绍

pyradiomics是一个开源的python包，用于医学图像的影像组学特征提取。

Gu104·2025-02-05 03:50

Ollama能本地部署Llama 3等大模型的原因解析（ollama核心架构、技术特性、实际应用）

、Ollama部署Llama3的实际应用3.1、医疗领域应用：医学文档分析4、Ollama部署Llama3的行业优势5、持续优化方向前言亲爱的家人们，创作很不容易，若对您有帮助的话，请点赞收藏加关注哦，

周杰伦_Jay·2025-02-05 03:19

YOLOv3在工业生产中产品瑕疵检测的可行性分析

作为处理模型，毫无疑问CNN的在处理图像方面有着独特的优势，通过设置卷积核我们可以使得计算机提取图像的特征数据，再通过延伸纵向的网络模型增加网络神经元的个数，可以很好地让网络模型识别图片中的内容，所以说CNN在图像分类和识别当中都有着很好的效果

Y.C.~·2025-02-04 16:59

PyTorch 训练一个分类器

CIFAR102定义一个卷积网络3定义损失函数和优化器4训练网络5测试网络6在GPU上训练模型参考资料0前言 TRAINGINGACLASSIFIER这篇教程很清楚的描述了如何使用PyTorch训练一个用于图像分类的卷积网络模型

亚里·2025-02-04 05:59

基于深度学习的物体分割技术：从理论到实践

它被广泛应用于医学影像分析、自动驾驶、视频监控、机器人感知等领域。在本篇博客中，我们将深入探讨基于深度学习的物体分割技术，介绍其发展历程、核心原

人工智能_SYBH·2025-02-04 01:57

动手学PyTorch建模与应用：从深度学习到大模型

深度学习的出现不仅推动了机器学习的发展，而且促进了人工智能技术的革新，已经被成功应用在语音识别、图像分类识别、地球物理、大语言模型等领域，具有巨大的发展潜力和价值。

王国平·2025-02-04 00:51

Python 图像处理进阶：特征提取与图像分类

特征提取特征提取是计算机视觉中的一个重要环节，它可以从图像中提取出有助于后续处理的特征，比如用于识别和分类的关键点、纹理等。常见的特征提取方法包括SIFT、SURF和ORB等。SIFT（尺度不变特征变换）SIFT是一种用于检测图像中的关键点及其描述符的方法。SIFT特征具有尺度不变性和旋转不变性，适用于图像匹配和识别。原理：SIFT通过在不同尺度的空间内寻找极值点来检测关键点，并利用梯度方向的直方

极客代码·2025-02-03 21:23

《AI逆袭：科技与人类的终极对决，谁才是未来的主宰？》

3.1AI与人类的合作3.2AI的自主性与未来3.3AI与社会的融合第四章：AI技术实践——代码示例4.1图像分类（使用TensorFlow）结语导语人工智能（AI）无疑是当前科技发展的热

云边有个稻草人·2025-02-03 19:39

计算机视觉领域的轻量化模型——GhostNet 模型

GhostNet适用于实时计算任务，如图像分类和物体检测，同时在保持较高准确率的基础上，优化了计算效率。目录GhostNet背景Ghost模块概述GhostNet网络架构Ghost模块的数学原理Gh

DuHz·2025-02-03 04:05

2024年开源数据集地址汇总包含最新最全数据集在这你可以找到任何想要数据集

目标检测数据集和图像分类数据集是计算机视觉领域的两大重要资源，它们为训练和评估各种视觉模型提供了关键的数据支持。目标检测数据集主要用于训练模型以识别和定位图像中的特定物体。

萌萌哒240·2025-02-02 21:10

基于LeNet-5实现交通标志分类任务

由于其简单高效的架构，LeNet-5也被广泛应用于图像分类任务，包括交通标志识别。

鱼弦·2025-02-02 13:42

Qwen 模型自动构建知识图谱，生成病例 + 评价指标优化策略

因为在VQA场景中，你需要对患者上传的图像或文本症状进行语义向量化，以便快速查找相似病例或相关医学图像内容；同时用关系型数据库维护患者基础信息和简单的交互记录即可。AI-Power

2301_79306982·2025-02-02 13:11

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