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搜索资源 - 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TensorFlow2分析图像数据并获得分割模型(UNET)-源码
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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
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
所属分类:
其它
发布日期:2021-02-14
文件大小:1048576
提供者:
weixin_42151373