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授权协议: Apache-2.0
开发语言: Python 查看源码 »
操作系统: 跨平台
收录时间: 2018-01-28
提 交 者: 局长

NiftyNet 是一个基于 TensorFlow 的开源卷积神经网络平台,用来研究医疗影像分析和影像导向的治疗。NiftyNet 有着模块化的架构设计,能够共享网络架构和预训练模型。使用该模块架构,你可以:

  • 使用内建工具,从建立好的预训练网络开始;

  • 根据自己的图像数据改造已有的网络;

  • 根据自己的图像分析问题快速构建新的解决方案。

特征

NiftyNet 现在支持医疗影像分割和生成式对抗网络。该开源平台并非面向临床使用,其他的特征包括:

  • 易于定制的网络组件接口;

  • 共享网络和预训练模块;

  • 支持 2D、2.5D、3D、4D 输入;

  • 支持多 GPU 的高效训练;

  • 多种先进网络的实现(HighRes3DNet、3D U-net、V-net、DeepMedic);

  • 对医疗影像分割的综合评估指标。

摘自 机器之心微信公众号

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评论 (2)

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厉害了
2018/01/31 15:31
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666 也许以后在家就可以进行实时体检了。
2018/01/31 09:23
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