生物醫學必學Python包

2021-10-08 04:21:33 字數 722 閱讀 7567

1.keras:

keras是乙個高層神經網路api,keras由純python編寫而成並基tensorflow、theano以及cntk後端。

2.tensorflow:

tensorflow是乙個基於資料流程式設計(dataflow programming)的符號數學系統,被廣泛應用於各類機器學習(machine learning)演算法的程式設計實現,其前身是谷歌的神經網路演算法庫distbelief。

3.caffe:

caffe是乙個深度學習框架,具有表達力強、速度快和模組化的思想,由伯克利視覺學習中心(bvlc)和社群貢獻者開發。yangqing jia在加州大學伯克利分校攻讀博士期間建立了這個專案。

4.opencv

opencv是乙個基於bsd許可(開源)發行的跨平台計算機視覺庫,可以執行在linux、windows、android和mac os作業系統上。它輕量級而且高效——由一系列 c 函式和少量 c++ 類構成,同時提供了python、ruby、matlab等語言的介面,實現了影象處理和計算機視覺方面的很多通用演算法。

5.u-net

用u-net跑乙個程式來對醫學影像進行分割(segmentation)

6.vgg

vgg網路是在alexnet網路的基礎上發展而來的,其主要貢獻在於使用非常小的3*3的卷積核進行網路設計,並且將網路深度增加到16-19層。在2023年imagenet比賽中,獲得了定位第1,分類第2的好成績,網路具有很好的泛化能力。

使用HPC進行生物醫學建模的實際挑戰

精準醫學的基本概念是通過了解個體患者特徵的影響,可以改善癌症等病理的預防,診斷和 醫學尋求通過機制模型得出這種理解,該模型描述了特定個體內疾病的原因和 潛在的 進展。這代表了計算生物醫學的巨大挑戰,因為它需要將高度變化的 並且可能是巨大的 定量實驗資料集整合到複雜生物系統的模型中。越來越清楚的是,這...

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