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服務商所在地

請選擇

    需求狀態(tài)

    發(fā)布任務
    配置 nnU-Net 的環(huán)境
    待服務商報價
    環(huán)境搭建
    需求類型
    ? 應用場景:在個人電腦上部署 nnU-Net 工作內容 1. 安裝和配置 nnU-Net: ? 在我的電腦上部署 nnU-Net 環(huán)境,包括相關依賴。 ? 確保 nnU-Net 能夠正常運行。 ? 提供測試用例,運行一個簡單的模型訓練和推理任務。 2. 環(huán)境配置要求: ? 操作系統(tǒng):Ubuntu 20.04 或 Windows 10(根據(jù)技術人員推薦)。 ? Python 環(huán)境:配置 Python(建議使用虛擬環(huán)境)。 ? 深度學習框架:安裝 PyTorch 和 nnU-Net 相關依賴。 3. 測試任務: ? 配置完成后,提供并運行一個簡單的測試用例,驗證 nnU-Net 部署是否成功(如訓練一個公開數(shù)據(jù)集或簡單的推理任務)。 ? 輸出測試結果截圖或日志,確認部署完成。 4. 后續(xù)指導: ? 簡單指導如何使用 nnU-Net(如數(shù)據(jù)集準備、訓練和推理)。 ? 如遇安裝或運行問題,提供 1 次遠程支持。 需求描述:基于 CT 影像重建后尿道及其周圍組織的 3D 模型 工作目標 1. 任務核心:從提供的 CT 影像中,分割出后尿道及其周圍相關組織,并基于分割結果重建出高質量的 3D 模型。 2. 具體組織: ? 后尿道部分。 ? 周圍軟組織(如相關肌肉、脂肪或其他指定結構)。 ? 如果有解剖需求,標記關鍵解剖學結構。 工作內容 1. 數(shù)據(jù)處理和預處理: ? CT 影像中讀取數(shù)據(jù)。 ? 對數(shù)據(jù)進行預處理(如去噪、歸一化、重采樣等),提高分割精度。 2. 后尿道及周圍組織的分割: ? 使用深度學習模型(如 nnU-Net 或其他分割工具)對 CT 數(shù)據(jù)進行自動分割。 ? 手動修正自動分割結果,確保分割精度。 3. 3D 模型重建: ? 基于分割結果生成后尿道及周圍組織的 3D 模型。 ? 生成 STL 或 OBJ 格式的模型文件,便于后續(xù)分析或 3D 打印。 4. 結果驗證: ? 提供 3D 模型與原始 CT 數(shù)據(jù)的配準(配對),確保準確性。 ? 如果需要,可提供分割和重建結果的截圖或視頻演示。
    Python
    進行中 2025-01-10發(fā)布
    招標-按項目付費