科研平台的兴起为医生和不会写代码的科研人员提供了更加便捷和高效的途径参与人工智能和深度学习的研究。随着科研平台的不断发展和完善，我们有理由相信，越来越多的医生和科研人员将能够借助这些平台，为医学领域的人工智能应用贡献自己的力量。当然，你看不到的参数肯定就是不可调的，比如你看不到gpu的使用情况，你也不知道提供多大的算力。：提供手动标注（可以调用本机的3d slicer），也可以在平台上标注，平台的

它在未来十年内可能使全球GDP增长7％，而OpenAI和宾夕法尼亚大学的一项研究估计，它可能影响美国80％以上的工人每天进行的工作或任务的10％。同样的研究还估计，有20％的工人的工作或任务受生成式人工智能影响超过50％。在本课程中，我们将多次涉及的一点是，生成式人工智能可能使你的业务能够以更低的成本构建非常有价值的人工智能应用程序，并且你将学到识别和探索此类应用程序在给定业务中是否有用的最佳实践

如何用3D Slicer做出又快有高效的三维重建模型 。

回顾一下医学图像深度学习面临的三个挑战三个挑战我们将讨论医学图像训练算法的三个关键挑战：类不平衡挑战、多任务挑战和数据集大小挑战。对于每一个挑战，我们将介绍一到两种应对方法。类别不平衡：可以使用加权的 loss weighted loss, 或者是均衡采样（resampling）多任务： 多标签loss数据集大小： 迁移学习 + 数据增强类别不平衡和多任务挑战已经详细描述过了。让我们看看第三个挑战

文章目录经典案例-MNIST手写数字降维可视化论文中使用 t-SNE 案例t-SNE 实战MNIST 可视化教程MRI 脑肿瘤三维数据可视化t-Distributed Stochastic Neighbor Embedding (t-分布随机邻域嵌入, 简称 t-SNE) 是一种降维技术，特别适用于高维数据集的可视化经典案例-MNIST手写数字降维可视化MNIST 原始数据大小： 60000 *

该情况通常发生在非正常中断GPU下发生，如手动暂停了训练。然后发现，再一次训练的时候出现错误：RuntimeError: CUDA out of memory. Tried to allocate 736.00 MiB (GPU 0; 10.92 GiB total capacity; 2.26 GiB already allocated; 412.38 MiB free; 2.27 GiB re

哎，这是个悲伤的故事。猜猜领导对我说过最多的一句话是什么A： 你很优秀，我看好你B： 好好干，今年奖金不会少C： 辛苦了D： 最近有啥进展E： 这你都不会啊F： 这个不对，再改改很显然，肯定不是A，不然我叹啥气呀????好了，谜底评论区揭晓~~~这三个网站，其中有两个我也是知道不久，赶紧分享给大家。作为图像处理科研狗， 拥有这三个工具，纷纷钟 get 前沿技术，论文，数据，还有源码。如果你还在怕复

背景：用深度学习方法得到的分割结果，会有一些假阳性区域。比如说做肾分割，大家都知道，肾只有左右两边有，如果分割结果出现了三个区域，则可以根据常识，去除那个假阳性区域。用到的方法就是连通成分分析Connected-Components。我也是刚接触，只知道OpenCV提供了这样的一个函数cv2.connectedComponents以及 进阶版 cv2.connectedComponentsWith

MONAIModel Zoo提供了一系列由社区开发的医学影像模型，采用格式。Monai Bundle 允许您轻松获取任何来自 MONAI Model Zoo 的模型并将其导入 MONAILabel。Model Zoo提供的模型包括MRI脑肿瘤分割，CT肺结节检测，病理细胞核分割分类，CT胰腺分割，MRI前列腺分割，CT肾脏分割，CT脾脏分割，MRI脑切片生成等20几个模型。后面会用单独的篇幅分别介

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