医学图像分类论文学习第7页

ITK-SNAP中手动修改已存在的标注

对于医学图像标注，完全手动进行可谓是相当费时费力，因此，目前大家使用最多的就是自动与手动结合，但自动化的图像标注往往不是很尽如人意，这个时候就需要我们手动的进行修改。

phyllis_110·2025-05-20 03:23

使用PyTorch训练MobileNetV2模型进行图像分类

1.使用PyTorch训练MobileNetV2模型进行图像分类在本文中，我们将介绍如何使用PyTorch框架训练一个MobileNetV2模型进行图像分类。

云端.代码农夫CloudFarmer·2025-05-20 02:17

人工智能重塑医疗健康：从辅助诊断到个性化治疗的全方位变革

本文将深入探讨人工智能如何赋能医疗健康产业，分析其在医学影像、临床决策、药物研发、个性化医疗等核心场景的应用现状与未来趋势，并辅以实际代码示例展示AI医疗技术的实现原理。

Thanks_ks·2025-05-20 00:01

深度剖析Transformer架构：从原理到实战的全面指南

结合自然语言处理、计算机视觉等多领域应用场景，提供BERT文本分类、ViT图像分类等完整代码实现及详细解析，通过可视化注意力机制增强理解。

AI_DL_CODE·2025-05-19 07:42

使用PyTorch训练VGG11模型：Fashion-MNIST图像分类实战

本文将通过代码实战，详细讲解如何使用PyTorch和VGG11模型在Fashion-MNIST数据集上进行图像分类任务。代码包含数据预处理、模型定义、训练与评估全流程，并附上训练结果的可视化图表。

意.远·2025-05-18 23:16

卷积神经网络踩坑全记录

网络层数过深或过浅三、训练过程阶段1.学习率设置不当2.过拟合问题3.训练时间过长四、模型评估和调优阶段1.评估指标选择不当2.超参数调优不充分一、数据预处理阶段1.图像尺寸不一致在实际项目中，我接手了一个图像分类任务

珠峰日记·2025-05-18 20:59

nnUNet V2修改网络——暴力替换网络为UCTransNet

UCTransNet是一种创新的医学图像分割网络，它重新思考了U-Net中的跳跃连接设计。该网络以U-Net为基础架构，引入了通道变换器（CTrans）模块，专门用于替代传统的跳跃连接。

w1ndfly·2025-05-18 07:57

MATLAB进行深度学习网络训练

文章目录前言环境配置一、环境部署二、数据准备三、训练配置与执行四、模型评估与优化五、高级技巧六、实战案例：COVID-19肺部CT图像分类前言在MATLAB中进行深度学习网络训练主要分为数据准备、网络构建

tyatyatya·2025-05-18 06:15

在线教育本地化分发：代理IP实现区域访问控制与内容适配

例如：欧盟用户仅能通过欧盟本地IP访问GDPR合规课程；敏感教材（如医学课程）设置

IP管家·2025-05-17 21:45

UNet 改进(26)：与FPN结合的图像分割网络

1.介绍在计算机视觉领域，图像分割是一个核心任务，而UNet架构因其优异的性能在医学图像分割等领域广受欢迎。

点我头像干啥·2025-05-16 23:45

华为watch d 评测怎么样

它通过了四川大学华西医院、301医院、上海交通大学医学院附属瑞金医院及东莞市人民医院等多家专业机构临床验证，且获得了药品监督管理局二类医疗器械注册证和市场监督管理局计量器具型式批准证书。

m0_53363740·2025-05-16 20:52

性能远超 SAM 系模型，苏黎世大学等开发通用 3D 血管分割基础模型，入选 CVPR 2025

血管分割是检查这些「道路」是否存在问题的重要手段，如同城市建设中通过交通影像发现问题一般，它是医学图像处理中的一项关键

·2025-05-16 09:53

GSENSE2020BSI sCMOS科学级相机主要参数及应用场景

GSENSE2020BSIsCMOS科学级相机是一款面向宽光谱成像需求的高性能科学成像设备，结合了背照式（Back-SideIlluminated,BSI）CMOS技术与先进信号处理算法，适用于天文观测、生物医学成像

云钥科技·2025-05-16 08:52

常见生信分析

mp.weixin.qq.com/s/fe9aZsgb-2U_s9Nvm4ImkA内容概览文章主要分为以下几个部分：TCGA数据挖掘GEO数据库挖掘单细胞全流程数据分析空间转录组分析多组学整合分析影像组学分析医学临床数据库介绍孟德尔随机化分析

请你喝好果汁641·2025-05-16 01:29

医疗实时操作系统方案：手术机器人的微秒级运动控制

然而，随着医学技术的不断进步和患者对手术效果要求的日益提高，手术机器人技术也在持续革新。下一代手术机器人的发布，标志着手术机器人在实时控制和智能化水平上迈上了新的台阶，

望获linux·2025-05-15 22:35

深度学习在移动开发中的应用：图像分类实战

深度学习在移动开发中的应用：图像分类实战引言：移动端深度学习的崛起随着智能手机性能的不断提升和深度学习模型的持续优化，将AI能力集成到移动应用中已成为可能且日益流行。

软考和人工智能学堂·2025-05-15 08:34

TensorFlow 2.0 初学者入门指南：从零构建图像分类模型

TensorFlow2.0初学者入门指南：从零构建图像分类模型摘要本文为TensorFlow2.0的初学者提供了一个完整的入门教程。

未来创世纪·2025-05-14 22:23

AIxBoard部署BLIP模型进行图文问答

一、AIxBoard简介AIxBoard（X板）是一款IA架构的人工智能嵌入式开发板，体积小巧功能强大，可让您在图像分类、目标检测、分割和语音处理等应用中并行运行多个神经网络。

vslyu·2025-05-14 20:07

【图像分类】基于PyTorch搭建LSTM实现MNIST手写数字体识别（双向LSTM，附完整代码和数据集）

写在前面：首先感谢兄弟们的关注和订阅，让我有创作的动力，在创作过程我会尽最大能力，保证作品的质量，如果有问题，可以私信我，让我们携手共进，共创辉煌。在https://blog.csdn.net/AugustMe/article/details/128969138文章中，我们使用了基于PyTorch搭建LSTM实现MNIST手写数字体识别，LSTM是单向的，现在我们使用双向LSTM试一试效果，和之前

机器不学习我学习·2025-05-14 18:55

Pytorch使用手册-计算机视觉迁移学习教程（专题十三）

在本教程中，你将学习如何使用迁移学习训练一个卷积神经网络进行图像分类。更多关于迁移学习的内容可以参考CS231n课程笔记。

无声之钟·2025-05-14 04:24

深度学习---常用优化器

AdaptiveMomentEstimation）一、适用场景总结（实践导向）场景是否推荐用Adam说明小模型训练（如MLP、CNN）✅✅✅稳定、无需复杂调参，适合快速实验初学者使用或结构新颖✅✅容错率高，容易收敛医学图像初步建模

灬0灬灬0灬·2025-05-14 01:35

ResNet改进(41)：与FPN结合的图像分类模型

1.介绍概述本文将详细解析一个结合了ResNet34和特征金字塔网络(FPN)的自定义图像分类模型。该模型提供了两种工作模式：标准ResNet模式和FPN增强模式，能够灵活适应不同的图像分类需求。

点我头像干啥·2025-05-12 10:14

神经网络与传统控制融合：数据驱动控制系统架构探索

然而，在实际应用中，许多复杂系统难以建立精确的数学模型，如生物医学系统、智能交通系统等。以智能交通中的车辆流量控制为

学习ing1·2025-05-11 12:53

联邦学习图像分类实战：基于FATE与PyTorch的隐私保护机器学习系统构建指南

本文将基于FATE框架与PyTorch深度学习框架，详细阐述如何构建一个支持多方协作的联邦学习图像分类平台，覆盖环境配置、数据分片、模型训练、隐私保护效果评估等全流程，并提供可直接运行的完整代码。

Tech Synapse·2025-05-11 11:46

OpenCV4.9.0配置选项参考(3)

.）上一篇:OpenCV4.9.0开源计算机视觉库安装概述(2)下一篇：OpenCV环境变量参考(4)引言：OpenCV是一款开源的计算机视觉库，具有跨平台、高速、易用等特点，并广泛应用于各种领域，如医学

愚梦者·2025-05-11 08:28

基于深度学习的100种中药材识别系统：YOLOv5与UI界面设计

开始训练4.4模型评估5.用户界面设计5.1UI设计需求5.2使用Tkinter设计界面5.3功能实现6.总结1.引言随着人工智能技术的快速发展，深度学习已成为计算机视觉领域的主流方法之一，广泛应用于图像分类

YOLO实战营·2025-05-11 06:16

MoE Align & Sort在医院AI医疗领域的前景分析（代码版）

技术通过优化混合专家模型（MoE）的路由与计算流程，在医疗数据处理、模型推理效率及多模态任务协同中展现出显著优势，其技术价值与应用意义从以下三方面展开分析：一、方向分析1、提升医疗数据处理效率在医疗场景中，多模态数据（如医学影像

Allen_Lyb·2025-05-11 04:32

【大语言模型ChatGPT支持下】在临床医学日常工作、论文撰写、数据分析与可视化、机器学习建模中的实践应用（ChatGPT-4o在临床与科研工作中的各种使用方法与技巧）

2022年11月30日，可能将成为一个改变人类历史的日子——美国人工智能开发机构OpenAI推出了聊天机器人ChatGPT-3.5，将人工智能的发展推向了一个新的高度。2023年11月7日，OpenAI首届开发者大会被称为“科技界的春晚”，吸引了全球广大用户的关注，GPT商店更是显现了OpenAI旨在构建AI生态的野心。2024年2月15日，OpenAI发布了震惊世界的文字生成视频工具Sora。2

没有梦想的咸鱼185-1037-1663·2025-05-11 04:28

神经网络开发实战：从零基础到企业级应用（含CNN、RNN、BP网络代码详解）

本文将系统介绍神经网络的核心概念、主流模型及其实现原理，并通过三个企业级实战案例（医学图像分类、对话系统开发和光伏预测）展示如何从零开始构建神经网络应用。

Android洋芋·2025-05-10 23:57

【计算机视觉】OpenCV项目实战：基于OpenCV的图像分割技术深度解析与实践指南

的图像分割技术深度解析与实践指南项目概述与技术背景项目核心特点传统分割算法分类环境配置与项目结构系统要求安装步骤项目结构解析核心算法实现解析1.阈值分割（Otsu方法）2.Canny边缘检测3.分水岭算法实战应用指南1.基础分割流程2.多算法比较框架3.医学图像分割专项常见问题与解决方案

白熊188·2025-05-10 17:20

深度学习 ----- 数据预处理

色调扰动等分类、检测、分割等Mixup/CutMix合成新图像/标签组合，提升鲁棒性alpha（混合程度）小数据集、过拟合任务标准化（Normalization）均值为0，方差为1，提升训练稳定性mean、std图像分类

灬0灬灬0灬·2025-05-10 14:06

深度学习：AI为老年痴呆患者点亮希望之光

老年痴呆现状老年痴呆症，医学上称为阿尔茨海默病（Alzh

毒果·2025-05-10 10:02

AI服务器通常会运用在哪些场景当中？

AI服务器可以运用在医疗教育当中，用于医学图像分析和基因组学研究等场景中，能够帮助其加速医学研究的速度，并且可以提高医学诊断的准确性，对国家医学领域发

wanhengidc·2025-05-10 09:56

DeepSeek实战--微调

1）领域专业化医疗：微调后的模型可理解医学论文、生成诊断建议。法律：准确引用法律条文，避免生成错误解释。2）任务

AI掘金·2025-05-10 06:35

ERDUnet: An Efficient Residual Double-codingUnet for Medical Image Segmentation

ERDUnet:一种用于医学图像分割的高效残差双编码单元摘要医学图像分割在临床诊断中有着广泛的应用，基于卷积神经网络的分割方法已经能够达到较高的准确率。

医学分割哇哇哇哇哇哇哇哇哇·2025-05-10 02:10

人工智能在医疗健康领域的革命：从早期诊断到个性化治疗

第一部分：人工智能在医疗健康中的核心技术1.1医学影像分析医学影像分析是AI在医疗领域应用最广泛的领域之一。通过深度学习模型，AI可以高效处理

lyw_YTU_Sussex·2025-05-09 20:02

[Pytorch案例实践006]基于迁移学习-ResNet18的蚂蚁&蜜蜂图像分类实战

一、项目介绍此项目的目标是对图像数据集进行分类任务。它使用了`resnet18`作为基础模型，并对其进行微调以适应新的数据集。这里采用的是迁移学习的一种常见方式：微调（Fine-tuning）。迁移学习是一种机器学习方法，通过在大型数据集上预训练好的模型，然后将这些模型应用于不同的但相关的任务。这种方法可以显著减少新任务所需的训练时间和数据量。项目细节1.定义模型(`YourModel`类)-使用

Seraphina_Lily·2025-05-09 19:22

【人工智能核心技术全景解读】从机器学习到深度学习实战

目录前言️技术背景与价值当前技术痛点️解决方案概述目标读者说明一、技术原理剖析核心概念图解核心作用讲解关键技术模块说明⚖️技术选型对比二、实战演示️环境配置要求️核心代码实现案例1：图像分类（CNN）案例

满怀1015·2025-05-09 13:42

信创生态核心技术栈：国产芯片架构适配与交叉编译优化指南

等多种编程语言开发经验，拥有高级工程师证书；擅长C/C++、C#等开发语言，熟悉Java常用开发技术，能熟练应用常用数据库SQLserver,Oracle,mysql,postgresql等进行开发应用，熟悉DICOM医学影像及

猿享天开·2025-05-09 11:57

GDCM ：实现读取压缩DICOM图像（附完整源码）

GDCM：实现读取压缩DICOM图像完整源码示例编译和运行注意事项GDCM（GrassrootsDICOM）是一个用于处理DICOM（数字成像和通信医学）文件的开源库，它支持读取和写入DICOM图像，包括压缩格式

源代码大师·2025-05-09 09:43

UNet 改进(24)：结合金字塔（PSP）场景解析的医学图像分割网络

1.介绍在医学图像分割领域，UNet架构因其优异的性能而广受欢迎。

点我头像干啥·2025-05-09 05:23

使用paddlepaddle框架构建ViT用于CIFAR10图像分类

使用paddlepaddle框架构建ViT用于CIFAR10图像分类硬件环境：GPU(1*NVIDIAT4)运行时间：一个epoch大概一分钟importpaddleimporttimeimportpaddle.nnasnnimportpaddle.nn.functionalasFimportpaddle.vision.transformsastransformsfrompaddle.ioimpo

sherlockjjobs·2025-05-09 05:52

26备战秋招day19——VIT

本文将带大家了解ViT的基本原理，并通过实践案例展示如何使用ViT进行图像分类任务。一、ViT模型介绍1.背景长期以来，卷积神经网络(CNN)一直是计算机视觉的主流架构。2020年，Goo

如意鼠·2025-05-09 05:52

基于Openai预训练模型VIT-B的图像分类

基于Openai预训练模型VIT-B的图像分类前言因为我刚开始是想利用与训练的模型VIT-B/32等来得到图像和文本的编码，然后用一些机器学习的模型训练分类的。

　　⃢━⃢　　·2025-05-09 05:20

python之使用ViT进行图像分类

CIFAR10为数据集，该数据集共有10个分类。整个项目的处理步骤如下。1）导入需要的库。包括与PyTorch相关的库（torch），与数据处理相关的库（如torchvision）、与张量操作方面的库（如einops）等。2）对数据进行预处理。使用torchvision导入数据集CIFAR10，然后对数据集进行正则化、剪辑等操作，提升数据质量。3）生成模型的输入数据。把预处理后的数据向量化，并加上

老歌老听老掉牙·2025-05-09 05:19

医学+软件开发伪创新，会擦出什么火花-01微笑手术

不妨开个脑洞，如果把软件开发“创新”手法应用于医学领域，会擦出什么样的“火花”，得到什么样的“成果”呢？创新手法之一：偷梁换柱步骤如下：（1）当X比较难时，发明aX。

rolt·2025-05-08 20:27

人工智能与生命科学的深度融合：破解生物医学难题，引领未来科技革命

从药物研发到疾病预测，从个性化医疗到基因组学，AI的深度融入不仅加速了生物医学的进步，还在多个领域打破了传统科学研究的局限，开创了新的医学前沿。

跨界科技汇·2025-05-08 16:57

入选 CVPR 2025，哈工大团队提出分层蒸馏多示例学习框架 HDMIL，快速处理千兆像素病理全切片图像

全视野切片图像(WholeSlideImage,WSI)是一种高分辨率的数字病理图像，利用全切片数字扫描技术将病理组织切片转换为高达10亿像素级别的数字图像，具有高分辨率、全景展示、数据量大等特点，是当前医学诊断

·2025-05-07 20:38

信创开发中跨平台开发框架的选择与实践指南