Medical Image Classification using Tensorflow

3.4
14件の評価
提供:
このガイド付きプロジェクトでは、次のことを行います。

Import and compile a Residual Convolutional Network (Resnet).

Train a Resnet to identify pleural effusion in chest x-ray (CXR) images.

Use the fully trained Resnet for inference functions identifying effusion.

2 hours
上級
ダウンロード不要
分割画面ビデオ
英語
デスクトップのみ

The medical imaging industry is set to see 9 and a half billion dollars in growth in just a few years, mostly due to advances in AI imaging technologies. AI integration with medical imaging is expected to gain traction as it enables increased productivity, improved accuracy, and reduced errors in the diagnosis performed by technicians and radiologists. The use of AI will also automate the labor-intensive manual segmentation and enable technicians to identify abnormalities, in turn, accelerating the treatment process. Furthermore, AI platforms are also being developed for hospitals and health systems to help clinicians in making quick decisions and improving patient outcomes. Ultimately, this field of research will benefit from more minds refining the technology. This project will get you started in using Python and Tensorflow/Keras for advanced medical imaging. Note: This course works best for learners who are based in the North America region. We’re currently working on providing the same experience in other regions.

あなたが開発するスキル

  • tensorflow in production

  • image classification

  • health informatics analysis

ステップバイステップで学習します

ワークエリアを使用した分割画面で再生するビデオでは、講師がこれらの手順を説明します。

  1. Preprocess medical imaging data

  2. Compile a neural network model -Part 1

  3. Compile a neural network model -Part 2

  4. Build and Train a Resnet Model to recognize lung effusion

  5. Making Predictions in Inference

ガイド付きプロジェクトの仕組み

ワークスペースは、ブラウザに完全にロードされたクラウドデスクトップですので、ダウンロードは不要です

分割画面のビデオで、講師が手順ごとにガイドします

よくある質問

ガイド付きプロジェクトを購入することによって、ガイド付きプロジェクトを完了するために必要なものすべてが得られます。これには、開始する必要のあるファイルとソフトウェアを含むWebブラウザを介したクラウドデスクトップワークスペースへのアクセスの他、専門家によるステップバイステップのビデオ講座が含まれます。

ワークスペースにはラップトップまたはデスクトップコンピューターに適したサイズのクラウドデスクトップが含まれているため、モバイル機器ではガイド付きプロジェクトを使用できません。

ガイド付きプロジェクトの講師は、プロジェクトのスキル、ツール、またはその分野での経験があり、知識を共有して世界中の何百万人もの受講生に影響を与えるたことに情熱を持つ専門家です。

ガイド付きプロジェクトから作成したファイルをダウンロードして保持できます。そのためには、クラウドデスクトップにアクセスしているときに「ファイルブラウザ」機能を使用できます。

ガイド付きプロジェクトは払い戻しの対象外です。すべての返金ポリシーを表示する

ガイド付きプロジェクトには学費援助が利用できません。

ガイド付きプロジェクトでは監査を使用できません。

ページの上部で、このガイド付きプロジェクトの経験レベルを押して、知識の前提条件を表示できます。ガイド付きプロジェクトのすべてのレベルで、インストラクターがステップバイステップでご案内します。

はい。ガイド付きプロジェクトを完了するために必要なものはすべて、ブラウザで利用可能なクラウドデスクトップで利用できます。

分割画面環境でタスクをブラウザで直接完了することで学習できます。画面の左側で、ワークスペースでタスクを完了します。画面の右側で、講師がプロジェクトをステップごとにガイドします。

さらに質問がある場合は、受講者ヘルプセンターにアクセスしてください。