MIScnn
Un marco para la Segmentación de Imágenes Médicas con Redes Neuronales Convolucionales y Aprendizaje Profundo
Configura y ejecuta tareas de segmentación de imágenes médicas utilizando modelos de aprendizaje profundo con código mínimo.
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Gratis · sin tarjeta · cancela cuando quierasUn marco para la Segmentación de Imágenes Médicas con Redes Neuronales Convolucionales y Aprendizaje Profundo
MIScnn tiene 425 estrellas en GitHub. Se ha bifurcado 118 veces. MIScnn está escrito principalmente en Python. Se desarrolla activamente desde 2019. MIScnn está disponible bajo la licencia GPL-3.0. Sus temas principales son: clinical-decision-support, computer-vision, convolutional-neural-networks, deep-learning.
¿Qué es MIScnn?
Un marco para la Segmentación de Imágenes Médicas con Redes Neuronales Convolucionales y Aprendizaje Profundo
¿MIScnn es de código abierto?
MIScnn es un proyecto de código abierto. Se distribuye bajo la licencia GPL-3.0.
¿MIScnn es gratis?
Sí. MIScnn es gratuito y de código abierto: puedes usarlo, modificarlo y alojarlo tú mismo. Su licencia GPL-3.0 es copyleft: toda versión modificada que distribuya debe permanecer bajo la misma licencia.
¿Bajo qué licencia está MIScnn?
MIScnn está disponible bajo la licencia GPL-3.0.
¿En qué lenguaje está escrito MIScnn?
MIScnn está escrito principalmente en Python.
Agrega este distintivo en vivo a tu README — tus estrellas de GitHub y rango en el directorio, actualizados diariamente.
[](https://olud.ai/project/frankkramer-lab-miscnn.html)
Medido a partir de los topics de GitHub comunes a ambos proyectos, ponderados por su rareza.