文件名称：bioimage-captioning
文件大小：140.85MB
文件格式：ZIP
更新时间：2024-04-18 10:46:43
JupyterNotebook
目录 关于该项目 胸部放射线照相术是全球范围内最常见的影像学检查，用于筛查和诊断临床实践中的许多重大疾病2。 射线照相的结果会告知医生患者的医疗状况，从而影响所提供的医疗保健。 通常，放射线图像的医学报告是手动编写的。 这个过程很繁琐，容易发生人为错误。 另外，由于医疗报告的生成需要专业领域的知识，因此常常缺少人工操作员。 因此，医疗报告的生成代表了患者医疗保健的瓶颈。 我们的项目旨在通过开发自动生成医学X射线报告的模型来解决上述问题。 这将减轻临床医生的负担并加快诊断过程。 此外，这样的模型还支持可解释和可信赖的AI的发展，其中模型的结果可以被人类解释和理解。 入门 安装 克隆仓库 git clone https://github.com/ChewKinWhye/bioimage-captioning.git 创建venv cd bioimage-captioning python
【文件预览】：
bioimage-captioning-main
----outs()
--------output4()
--------output2()
--------output1()
----src()
--------train.py(13KB)
--------generator.py(3KB)
--------config.ini(2KB)
--------caption_train.py(7KB)
--------callback.py(7KB)
--------caption_train_total.py(8KB)
--------vision_model.py(1KB)
--------data.py(4KB)
----requirements.txt(215B)
----.gitignore(33B)
----README.md(3KB)
----vision.ipynb(437KB)