MIScnn
Un cadre pour la segmentation d'images médicales avec des réseaux de neurones convolutionnels et l'apprentissage profond
Configurez et exécutez des tâches de segmentation d'images médicales en utilisant des modèles d'apprentissage profond avec un code minimal.
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MIScnn compte 425 étoiles sur GitHub. Il a été forké 118 fois. MIScnn est écrit principalement en Python. Il est développé activement depuis 2019. MIScnn est disponible sous licence GPL-3.0. Ses principaux thèmes sont : clinical-decision-support, computer-vision, convolutional-neural-networks, deep-learning.
Qu'est-ce que MIScnn ?
Un cadre pour la segmentation d'images médicales avec des réseaux de neurones convolutionnels et l'apprentissage profond
MIScnn est-il open source ?
MIScnn est un projet open source. Il est distribué sous licence GPL-3.0.
MIScnn est-il gratuit ?
Oui. MIScnn est gratuit et open source — vous pouvez l'utiliser, le modifier et l'héberger vous-même. Sa licence GPL-3.0 est copyleft : toute version modifiée que vous distribuez doit rester sous la même licence.
Sous quelle licence est MIScnn ?
MIScnn est disponible sous licence GPL-3.0.
Dans quel langage MIScnn est-il écrit ?
MIScnn est écrit principalement en Python.
Ajoutez ce badge en direct à votre README — vos étoiles GitHub et votre classement dans le répertoire, actualisés quotidiennement.
[](https://olud.ai/project/frankkramer-lab-miscnn.html)
Mesuré à partir des topics GitHub communs aux deux projets, pondérés par leur rareté.