『 kaggle』kaggle-DATA-SCIENCE-BOWL-2018(U-net方法) 1. 赛题背景 通过自动化细胞核检测,有利于检测细胞对各种治疗方法的反应,了解潜在生物学过程。队伍需要分析数据观察模式,抽象出问题并通过建立计算机模型识别各种条件下的一系列细胞核。 2. 数据预处理 数据分析 数据集包含部分的分割核图像。由于其获取方式、...
雷锋网 AI 研习社按：最近一段时间以来，医学影像作为人工智能重要的应用领域，受到学界和越来越多 AI 公司的关注。Nature、Science、Cell 上频频刊登在医疗影像中应用 AI 的文章，谷歌、IBM、依图科技等公司也纷纷加入 AI+ 医疗的竞争……作为全球最大的数据科学竞赛平台，Kaggle 也顺理成章搭上了这班顺风车，与 ...
DATA-SCIENCE-BOWL-2018 Find the nuclei in divergent images to advance medical discovery Spot Nuclei. Speed Cures. Imagine speeding up research for almost every disease, from lung cancer and heart disease to rare disorders. The 2018 Data Science Bowl offers our most ambitious mission yet: create ...
At the end of competition we tried to train a model predicting only data used for post processing without vector fields and the result was significantly worse. Significantly reducing the loss of vectors to the center of nuclei had a little impact to the results, so most likely vectors from co...
Breadcrumbs data-science-bowl-2018 / kmeans_clustering.pyTop File metadata and controls Code Blame 98 lines (70 loc) · 3.45 KB Raw import os import shutil import numpy as np from sklearn.cluster import KMeans from tensorpack.dataflow.common import MapDataComponent from tensorpack.dataflow impo...
Applying Deep Watershed Transform to Kaggle Data Science Bowl 2018 分水岭方法主要围绕着以下三个问题 i. 如何选择种子点 ii. 如何决定分水岭边界 iii. 如何决定地形高度 Deep Watershed Transform(DWT)方法帮助我们解决了上述一些问题。主要的思想是让CNN学习两件事情:unit vectors pointing to (against) boundary...
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登录 2018 data science bowl 第一名方案新鲜出炉,鉴定细胞核新技能 get 雷峰网leiphone 2018-04-24 10:18:00 1 / 2 相关图集 评论 暂无评论
想想如果治愈更快的话,将会改变多少生命。 通过自动进行核检测,您可以帮助更快地解锁治疗方法-从罕见疾病到普通感冒。 Kaggle的深度学习教程使用Keras,在发散图像中查找原子核以推进医学发现竞赛 本教程说明如何使用构建深层神经网络,以在发散图像 点赞(0)踩踩(0)反馈 所需:9积分电信网络下载...