医学图像学习工具箱(KMILT)

功能简介

该项目是一个用 Keras 编写的构建类似 CheXNet 模型的工具。ChexNet是一种深度学习算法，可以从胸部X射线图像中检测和定位14种疾病。在 ChestX-ray14 数据集上训练了121层密集连接的卷积神经网络，该项目包含来自30805名独特患者的112120张正面X射线图像。

使用场景

应用于通过胸部X射线图像预测疾病。

部署流程

STEP1：医院准备服务器，Linux或windows操作系统，提供远程登陆信息。

STEP2：医院根据使用需求提供相关的X射线疾病标注图像用于模型微调。

STEP3：研究所调试部署工具，撰写使用文档并交付给医院，如有必要对医院相关人员进行培训。