MIScnn
Ein Framework für die medizinische Bildsegmentierung mit Convolutional Neural Networks und Deep Learning
Richten Sie medizinische Bildsegmentierungsaufgaben mit Deep-Learning-Modellen bei minimalem Code ein und führen Sie diese aus.
Beanspruchen Sie die Seite: indexiert unabhangig vom Rang, in sechs Sprachen ubersetzt und mit Ihren eigenen Worten erganzt.
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Kostenlos · ohne Karte · jederzeit abbestellbarEin Framework für die medizinische Bildsegmentierung mit Convolutional Neural Networks und Deep Learning
MIScnn hat 425 Sterne auf GitHub. Es wurde 118-mal geforkt. MIScnn ist hauptsächlich in Python geschrieben. Es wird seit 2019 aktiv entwickelt. MIScnn ist unter der GPL-3.0-Lizenz verfügbar. Die Hauptthemen sind: clinical-decision-support, computer-vision, convolutional-neural-networks, deep-learning.
Was ist MIScnn?
Ein Framework für die medizinische Bildsegmentierung mit Convolutional Neural Networks und Deep Learning
Ist MIScnn Open Source?
MIScnn ist ein Open-Source-Projekt. Es wird unter der GPL-3.0-Lizenz veröffentlicht.
Ist MIScnn kostenlos?
Ja. MIScnn ist kostenlos und Open Source — Sie können es nutzen, anpassen und selbst hosten. Die GPL-3.0-Lizenz ist Copyleft: Eine veränderte Version, die Sie weitergeben, muss unter derselben Lizenz bleiben.
Unter welcher Lizenz steht MIScnn?
MIScnn ist unter der GPL-3.0-Lizenz verfügbar.
In welcher Sprache ist MIScnn geschrieben?
MIScnn ist hauptsächlich in Python geschrieben.
Fügen Sie dieses Live-Abzeichen zu Ihrem README hinzu — Ihre GitHub-Sterne und Verzeichnisrang, täglich aktualisiert.
[](https://olud.ai/project/frankkramer-lab-miscnn.html)
Ermittelt aus gemeinsamen GitHub-Topics beider Projekte, gewichtet nach ihrer Seltenheit.