文件名称：Medical-report-generation
文件大小：1.83MB
文件格式：ZIP
更新时间：2024-03-27 11:08:49
JupyterNotebook
胸部X射线可产生心脏，肺，气道，血管以及脊柱和胸部骨骼的图像。 通常，放射科医生有责任对这些X射线进行总结，以便对患者进行适当的治疗。 从这些X射线中获取详细的医学报告通常很耗时且乏味。 在人口众多的国家，放射科医生可能会遇到100幅X射线图像。 因此，如果正确学习的机器学习模型可以自动生成这些医疗报告，则可以节省大量的工作和时间。 在本案例研究中，我们使用的是印第安纳大学医院网络提供的数据。 这里提供了一组胸部X光片和相应的医学报告。 给定X射线图像，我们需要生成该X射线的医学报告。
【文件预览】：
Medical-report-generation-master
----FinalPipeline.ipynb(19KB)
----README.Md(795B)
----Model3_beam_attention.ipynb(460KB)
----EDA.ipynb(657KB)
----Model2_attention+avgpool.ipynb(394KB)
----Model4_BidirGRUbeam_attention.ipynb(393KB)
----Model1_encoder_decoder.ipynb(1.06MB)