颜色分类leetcode NIH-胸部-X 射线-分类设置 这个加州大学伯克利分校数据科学信息硕士 W207 最终项目是由 、 和 开发的。 目录 项目概况 该项目旨在通过使用深度神经网络架构对 NIH 胸部 X 射线数据集进行分类。 我们通过增量步骤优化我们的模型。 我们首先调整超参数，然后尝试不同的架构，最终创建我们的最终模型。 该项目背后的动机是复制或改进以下论文中列出的结果：. 该项目的工作流程基于 Chahhou Mohammed 制定的工作流程，他是 Kaggle 100 万美元 Zillow 数据集价格预测奖的获得者。 他系统地构建了一个简单的模型，并在对超参数执行网格搜索的同时逐渐增加了更多的复杂性。 在这里，我们将对 NIH 胸部 X 射线图像的 Kaggle 数据集执行相同的任务。 该数据集由 NIH 收集，包含来自 30,000 多名患者的超过 100,000 张匿名胸部 X 射线图像。 数据代表放射学报告的 NLP 分析，可能包括诊断可信度较低的区域。 作为一个简化的假设，我们假设基于数据集的大小，数据集在诊断中是准确的。 此问题的难点之一涉及数据中缺乏“诊断置

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主要执行参考用法：usage_formRayLinesForPlots -------------------------------------------------- ------------------------------ * 警告：仅供教育参考。 为了在函数外绘图，需要总集数来帮助将 [xy] 分成多组。 如果参考演示有更优雅的演示，请不要犹豫，建议并向作者发送反馈。 电子邮件：promethevx@yahoo.com。 谢谢你。 问候， Michael Chan JT

Covid预后 该存储库包含用于复制以下论文的代码： 我们还提供了MoCo预培训过程中的模型，供有兴趣根据自己的数据进行微调的小组使用。 在使用此代码或预先训练的模型之前，请查阅。 安装 首先，按照安装PyTorch。 然后，导航到CovidPrognosis根目录并运行 pip install -e . 之后，您应该可以在cp_examples运行示例。 用法 对于预训练，您需要下载或数据集。 下载数据后，将路径添加到configs/data.yaml ，并且应将其用作默认路径。 cp_examples目录包含三个子目录，分别对应于本文中的培训阶段： moco_pretrain ：动量对比度（MoCo）预训练（例如，使用MIMIC，CheXpert或同时使用两者） sip_finetune ：对单图像预测任务（即，单图像不良事件预测或氧气需求预测）的sip_finetune模型进行微调 mip_finetune ：针对多图像预测任务的mip_finetune模型的微调 我们的代码建立在框架之上。 为公共X射线数据集设置了MoCo预训练和SIP微调的示例脚本-由于考