文件名称:
心脏MRI-s-Segmentation：使用Azure机器学习服务来了解神经网络如何解决医学成像问题。 使用转置卷积神经网络。 使用Keras和TensorFlow 2分析图像数据并获得分割模型（UNET）-源码
开发工具:
文件大小: 1mb
下载次数: 0
上传时间: 2021-02-14
详细说明：语言
产品
描述
Python
Azure机器学习服务
Tensorflow 2.0
心脏MRI的图像分割TensorFlow模型
带有Azure机器学习服务和TensorFlow的图像分割心脏MRI
有多种重要的图像分析深度学习应用程序，它们不仅需要检测图像中的单个对象，还需要将图像分割成感兴趣的空间区域。 例如，在医学图像分析中，分离与不同类型的组织，血液或异常细胞相对应的像素通常很重要，这样我们就可以隔离特定器官。 在这个自定进度的动手实验中，我们将使用机器学习框架来使用医学图像数据集训练和评估图像分割网络。
目标
了解神经网络如何解决成像问题
使用转置卷积神经网络
使用Keras和TensorFlow 2分析图像数据
使用Azure机器学习服务
技术
Azure机器学习
Tensorflow 2.0
Unet架构
为什么要使用Azure机器学习服务？
Azure机器学习服
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