医疗云生应用的创新实践沙龙 邀您报名!

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它们被誉为下一个可以改变世界的技术
如果你是相关领域的从业者
或是充满探索精神的极客
或是求知欲极强的科学青年
那么这场技术沙龙就是为你定制
你会看到这生命科学遇到云计算技术擦出的绚丽花火
将了解到云计算在生命科学领域的应用
云计算怎样完美的与生命科学相结合而使我们受益

物联网、移动互联网、大数据、云计算等新一代信息技术的快速发展,为智慧医疗提供了强大的技术支撑。利用物联网技术对医疗信息、设备信息、药品信息、人员信息、管理信息等信息的采集、处理、存储、传输、共享等,可使医疗物资管理实现可视化,从而有效管理医疗物资,实现医疗安全。

此次活动是优快云联合IBM Bluemix共同举办的行业高端沙龙,活动以“生命科学遇到云计算”为核心内容,广泛邀请全球医疗、制药、基因、生命云、健康、生命科学、医院等领域的技术专家、学者、产业精英、投融资机构代表等探讨包括云计算在生命科学中的实践、应用创新,助力产业升级!

报名链接http://huiyi.youkuaiyun.com/activity/product/goods_list?project_id=3397

活动日程:
14:00–14:30 活动签到
14:30–14:50 主题演讲: 全球云生态发展及医疗行业技术热点方向
14:50–15:30 主题演讲: 助力云端生命科学产业升级及行业案例演示
15:30–16:30 圆桌论坛:医疗行业云平台案例分享
■ 智能医疗如何落地有声 ■ 如何让医院/医疗机构云上更好?

嘉宾介绍:

任力欣 IBM全球云计算顾问
现任IBM全球云计算顾问。负责帮助重要行业/企业用户实现数字化转型,负责设计实施大型私有云、混合云解决方案。
曾就职于IBM软件集团,微软亚洲工程院,具备超过20年的IT领域技术经验,是云计算架构设计, SOA,商业智能等领域的资深技术专家。具备丰富的IT技术架构设计经验,曾参与国内多项大型电子政务、区域医疗、行业解决方案的设计和实施工作。

黄英杰 IBM开发组长/高级工程师/技术专家
IBM Bluemix 大中华区技术实践主管,IBM云事业部。IBM认证云计算架构解决方案顾问,拥有超过15年IT行业经验。

活动联系人
联系人:赵女士
邮箱:zhaojh@youkuaiyun.com
电话:13401146205

在当今计算机视觉领域,深度学习模型在图像分割任务中发挥着关键作用,其中 UNet 是一种在医学影像分析、遥感图像处理等领域广泛应用的经典架构。然而,面对复杂结构和多尺度特征的图像,UNet 的性能存在局限性。因此,Nested UNet(也称 UNet++)应运而,它通过改进 UNet 的结构,增强了特征融合能力,提升了复杂图像的分割效果。 UNet 是 Ronneberger 等人在 2015 年提出的一种卷积神经网络,主要用于物医学图像分割。它采用对称的编码器 - 解码器结构,编码器负责提取图像特征,解码器则将特征映射回原始空间,成像素级预测结果。其跳跃连接设计能够有效传递低层次的细节信息,从而提高分割精度。 尽管 UNet 在许多场景中表现出色,但在处理复杂结构和多尺度特征的图像时,性能会有所下降。Nested UNet 通过引入更深层次的特征融合来解决这一问题。它在不同尺度上建立了密集的连接路径,增强了特征的传递与融合。这种“嵌套”结构不仅保持了较高分辨率,还增加了特征学习的深度,使模型能够更好地捕获不同层次的特征,从而显著提升了复杂结构的分割效果。 模型结构:在 PyTorch 中,可以使用 nn.Module 构建 Nested UNet 的网络结构。编码器部分包含多个卷积层和池化层,并通过跳跃连接传递信息;解码器部分则包含上采样层和卷积层,并与编码器的跳跃连接融合。每个阶段的连接路径需要精心设计,以确保不同尺度信息的有效融合。 编码器 - 解码器连接:Nested UNet 的核心在于多层次的连接。通过在解码器中引入“skip connection blocks”,将编码器的输出与解码器的输入相结合,形成一个密集的连接网络,从而实现特征的深度融合。 训练与优化:训练 Nested UNet 时,需要选择合适的损失函数和优化器。对于图像分割任务,常用的损失
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