初步了解生物医疗AI常用的Python包

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篇首语:本文由小常识网(cha138.com)小编为大家整理,主要介绍了初步了解生物医疗AI常用的Python包相关的知识,希望对你有一定的参考价值。

1.Keras:
Keras是一个高层神经网络API,Keras由纯Python编写而成并基Tensorflow、Theano以及CNTK后端。
https://keras-cn.readthedocs.io/en/latest/

2.TensorFlow:
TensorFlow是一个基于数据流编程(dataflow programming)的符号数学系统,被广泛应用于各类机器学习(machine learning)算法的编程实现,其前身是谷歌的神经网络算法库DistBelief。
http://www.tensorfly.cn/

3.Caffe:
Caffe是一个深度学习框架,具有表达力强、速度快和模块化的思想,由伯克利视觉学习中心(BVLC)和社区贡献者开发。Yangqing Jia在加州大学伯克利分校攻读博士期间创建了这个项目。
http://caffe.berkeleyvision.org/

4.OpenCV
OpenCV是一个基于BSD许可(开源)发行的跨平台计算机视觉库,可以运行在Linux、Windows、Android和Mac OS操作系统上。它轻量级而且高效——由一系列 C 函数和少量 C++ 类构成,同时提供了Python、Ruby、MATLAB等语言的接口,实现了图像处理和计算机视觉方面的很多通用算法。
https://opencv.org/

5.U-Net
用U-NET跑一个程序来对医学影像进行分割(segmentation)
U-Net: Convolutional Networks for Biomedical Image Segmentation

6.VGG
VGG网络是在AlexNet网络的基础上发展而来的,其主要贡献在于使用非常小的3*3的卷积核进行网络设计,并且将网络深度增加到16-19层。在2014年ImageNet比赛中,获得了定位第1,分类第2的好成绩,网络具有很好的泛化能力。












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