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讲义1-1深度学习概述 |
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讲义1-2深度学习的应用 |
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讲义1-3深度学习常用工具对比 |
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讲义2-1 肺癌影像智能诊断项目介绍 |
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讲义2-2 TensorFlow基础知识 |
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讲义2-3 张量 |
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讲义3-1 肺癌影像数据集描述 |
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讲义3-2 CT图像简介 |
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讲义4-1 肺部CT图像预处理（MHD格式数据） |
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讲义4-2 MHD格式数据读取 |
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讲义4-3 多张CT图像切片可视化 |
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讲义4-4 切片厚度、像素间距和原点坐标的获取 |
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讲义4-5 图像重采样 |
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讲义4-6 肺实质分割 |
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讲义4-7 CT值简介及3D可视化 |
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讲义5-1 U-Net卷积神经网络模型简介 |
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讲义5-2 TensorFlow中的卷积层和激活函数 |
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讲义5-3 定义创建卷积层的函数 |
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讲义5-4 收缩路径网络结构搭建 |
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讲义5-5 拓展路径网络结构搭建 |
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讲义5-6 损失函数、优化器及模型持久化 |
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讲义6-1 CT图像肺结节检测与筛选（DICOM） |
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讲义6-2 候选肺结节筛选 |
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讲义7-1 3D-CNN模型 |
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讲义7-2 定义创建网络结构的函数 |
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讲义7-3 损失函数、优化器及模型持久化 |
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讲义7-4 定义评估函数 |
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讲义8-1 肺癌诊断模型效果评估 |
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讲义8-2 绘制ROC曲线图并计算AUC值 |
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讲义8-3 肺癌诊断流程 |
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深度学习实训-教学设计一体化方案 |
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深度学习实训-课程教学大纲 |
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深度学习实训-课程考核大纲 |
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知识点归纳总结1 |
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知识点归纳总结2 |
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知识点归纳总结3 |
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知识点归纳总结4 |
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知识点归纳总结5 |
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