基于深度学习的医学图像分割如何精确分割小目标？ 深度学习+PyTorch医学图像分析 Deep Learning with PyTorch for Medical Image Analysis ⚕️ 推荐使用PyTorch进行医学影像分析的深度学习课程。该课程教授PyTorch基本知识及其在医学影像分析方面的应用。 课程地址：https://xueshu.fun/1238 课程内容 学习技术应用于医学影像中，并在 PyTorch 框架内实现，从而让您了解如何使用 NumPy、PyTorch-Lightning 培训、CNN 决策可视化、2D & 3D 数据处理以及自动癌症分割等知识。 本课程共包含 13 个章节、88 个讲座，总时长为 12 小时 5 分钟。课程章节包括介绍、NumPy、机器学习概念概述、PyTorch 基础知识、CNN、医学影像简介、医学影像数据格式、肺炎分类、心脏检测、中庭分割等。课程要求学员了解 Python 基本主题，但并不一定需要熟悉 PyTorch。 如果您想将深度学习技术应用到医学影像中，了解最先进的机器学习框架，特别是在 CT 图像中进行癌症分割，请加入我们的课程。让我们一起进入深度学习的世界，发掘医学影像深度学习的无限可能！ 标签：深度学习，机器学习，医学影像，PyTorch，CNN，数据处理，自动癌症分割 学术Funhttps://xueshu.fun/ 持续更新Udemy，Coursera等在线课堂上的视频教程，类别涵盖人工智能、机器学习、编程语言、游戏开发、网络安全、云计算、Linux运维、面试技巧等计算机学科的全部知识。 所有视频教程均包含中英双语字幕、练习源码及配套的补充资料。
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