MedMNIST,这是 10 个预处理的医学开放数据集的集合。MedMNIST 经过标准化处理,可在轻量级 28x28 图像上执行分类任务,无需背景知识。它涵盖了医学图像分析中的主要数据模式,在数据规模(从 100 到 100,000)和任务(二元/多类、序数回归和多标签)上具有多样性。MedMNIST 可用于教育目的、快速原型设计、多模式机器学习...
1.2 医学降噪数据集 1.2.1 BrainWeb数据集 数据集地址:http://brainweb.bic.mni.mcgill.ca/brainweb/ 1. 发布于1997年,这是一个仿真数据集,用于医学图像降噪。研究者可以截取不同断层的正常脑部仿真图像,包括T1,T2,PD3种断层,设置断层的厚度,叠加高斯噪声或者医学图像中常见的莱斯噪声,最终会得到181×217大小的...
医学分割十项全能挑战数据集(DecathlonDataset)是一个用于医学图像分割任务的数据集(very hot!)。该数据集包含来自不同医学影像模态(如MRI、CT等)的图像数据以及标签。数据可以从官网[1]进行下载 MONAI的DecathlonDataset会自动该数据集,并且分好了训练、验证和测试集。它还基于monai.data.CacheDataset类来加速训练过程。
QNNMIC 模型是一个可以用于医学图像分类的量子机器学习模型(Quantum Machine Learning,QML)。我们具体称其为一种量子神经网络 (Quantum Neural Network, QNN),它结合了参数化量子电路(Parameterized Quantum Circuit, PQC)和经典神经网络。对于医学图像数据,QNNMIC 可以达到 85% 以上的分类准确率。模型主要分为量子和经...
6、根据一方面,提供了一种用于对医学图像数据集进行分类的计算机实现的方法。该方法包括多个步骤。步骤旨在接收(或获得)医学图像数据集,该医学图像数据集示出了患者的身体部位。另一步骤旨在提供第一分类阶段,该第一分类阶段被配置成将医学图像数据集分类为正常或不正常。另一步骤旨在提供与第一分类阶段不同的第二分类...
该篇论文的主旨: 利用CNN网络在非医学图像数据集上进行训练,然后用93张医学图像进行测试,并利用AUC的面积进行衡量右肺胸腔积液检测,心脏肥大和健康和有病的图像分类问题。作者提出这是史无前例的利用非医学图像来训练,但是模型在医学图像上依然通用的方法。 验证深度学习CNNs方法在胸片图像数据上的病理检测的效果。在...
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一个医学数据集上的决策树分类研究
WS540-2017继续医学教育管理基本数据集》规范性引用文件不包括:() A. GB/T2261.1个人基本信息与分类代码第1部分:人的性别代码 B. GB/T4658
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