常規(guī)醫(yī)學(xué)影像的觀察通常由人來完成,由于掃描的原始影像較大,人眼識別單張圖片時間較長,因此給醫(yī)學(xué)工作者帶來諸多不便。深度學(xué)習(xí)作為前沿研究領(lǐng)域可以用來解決此類問題,通過圖像標注,神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)學(xué)習(xí)可以由機器代替人眼觀察影像中存在的局部微小病變。本案例便是由此出發(fā),通過標注超大像素的原始影像、導(dǎo)出文件為機器學(xué)習(xí)提供數(shù)據(jù)支撐。
雇主對軟件質(zhì)量效果非常滿意

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