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作者:Michael Notter
COVID- X光医疗数据可视化的笔记
在全球COVID-危机中,前线医护人员的源码辛勤付出令人敬佩。非医学背景的源码我,希望能尽一份力,源码于是源码我在知名数据平台KAGGLE上挖掘了关于COVID- X光医疗的数据,并以此为基础,源码制作了一篇关于X光肺炎识别的源码elipse导入spring源码可视化笔记。
首先,源码我利用高效的源码算力赞助平台Featurize,该平台提供了经济实惠的源码GPU资源,并集成了方便的源码vscode编辑器,解决了我在使用jupyter时的qq勋章墙源码编辑需求。
进入正题,数据集检查是关键。annotations包含了关于X光图像的重要信息,通过可视化数据分布,我们可以了解数据的周年庆特效源码均衡性,可能需要调整进一步处理中的权重分配。
接着,我们直观地展示了负样本X光,以帮助理解它们的特性,为数据增强提供方向。源码asp.net在构建基础模型时,我参考了arxiv.org/abs/....这篇论文。
训练过程中,我特别关注了损失函数和准确率的变化,尤其是在医疗任务中,召回率往往比精度更为重要,因为我们不希望漏掉任何潜在的病例。
最后,附上源代码链接:featurize.cn/notebooks/...,包括数据集,考虑到KAGGLE下载速度问题,一并分享。期待各位专业人士的宝贵意见,无论是修改代码、贡献想法还是提出建议,我都非常欢迎。
让我们共同努力,世界和平,战胜疫情。