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天池医疗AI大赛第二赛季:肺部结节智能诊断(排名31/2887)

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简介:
在天池医疗AI大赛第二赛季中,专注于肺部结节智能诊断项目,并取得了总排名第31名的成绩,在2887支参赛队伍中脱颖而出。 天池医疗AI大赛:肺部结节智能诊断[第二赛季]背景包括肺部原始图、肺部腐蚀图、肺部气管图、肺部2D图、肺部3D图以及肺部阈值图。任务涵盖真肿瘤、假肿瘤和絮状肿瘤的识别,同时关注小肿瘤及肺壁肿瘤。 算法执行步骤如下: - Runpython ./prepare/main.py - python ./1_train/main.py - python ./1_train/check.py - python ./1_test/main.py - python ./1_test/check.py - python ./1_test/save_csv.py - python ./2_train/create_data.py - python ./2_train/check.py 以上代码由lining在2017年9月30日创建。

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客服
客服
  • AI31/2887
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    在天池医疗AI大赛第二赛季中,专注于肺部结节智能诊断项目,并取得了总排名第31名的成绩,在2887支参赛队伍中脱颖而出。 天池医疗AI大赛:肺部结节智能诊断[第二赛季]背景包括肺部原始图、肺部腐蚀图、肺部气管图、肺部2D图、肺部3D图以及肺部阈值图。任务涵盖真肿瘤、假肿瘤和絮状肿瘤的识别,同时关注小肿瘤及肺壁肿瘤。 算法执行步骤如下: - Runpython ./prepare/main.py - python ./1_train/main.py - python ./1_train/check.py - python ./1_test/main.py - python ./1_test/check.py - python ./1_test/save_csv.py - python ./2_train/create_data.py - python ./2_train/check.py 以上代码由lining在2017年9月30日创建。
  • Python-AIUNet影像分割
    优质
    本项目参与了阿里巴巴天池平台举办的首届医疗AI竞赛,专注于利用Python开发基于UNet模型的肺部结节影像自动分割技术。 天池医疗AI大赛第一季:肺部结节U-Net图像分割
  • Python-AIUNet图像分割
    优质
    本项目参与了Python天池平台举办的首届医疗AI竞赛,专注于运用深度学习技术特别是基于UNet模型的肺部结节图像自动分割研究。 天池医疗AI大赛第一季:肺部结节U-Net图像分割
  • Python-AI:基于MaskRCNN的检测
    优质
    本项目参与了Python-天池医疗AI竞赛,采用先进的MaskRCNN技术进行肺部CT影像分析,致力于实现精准高效的肺部结节自动识别与定位。 Mask R-CNN在肺部结节诊断中的应用,使用TensorFlow技术,在天池医疗AI大赛中进行肺部结节智能检测(分割分类)。
  • 精准——糖尿病遗传风险的人工预测辅助()_tianchi-diabetes.zip
    优质
    天池精准医疗竞赛的第一赛季专注于开发人工智能模型以预测糖尿病的遗传风险,通过大数据和机器学习技术提高疾病预防的有效性。 天池精准医疗大赛——人工智能辅助糖尿病遗传风险预测第一赛季正在进行中。
  • 阿里慧交通预测挑战-TIanChi_Traffic_Competition(7,总1716)
    优质
    在阿里天池智慧交通预测挑战赛中荣获第7名,总排名位列第1716,展现了卓越的数据分析与模型优化能力,在智能交通领域取得显著成就。 阿里天池智慧交通预测挑战赛 作者:lieying 学校:USTB E-mail 在复赛阶段取得了Top7的成绩(共1716支队伍参赛)。以下是用于智慧交通预测挑战赛的算法步骤: 1. 运行`sub_handle.py`生成提交样本,然后运行`link_top_process.py`生成道路基本信息。 2. 关键文件是`get_feat_XGBmodel.py`,该文件包含提取特征的相关函数,可以直接调用。 3. 首先运行`get_feat.py`进行数据集划分。 4. 接着分别使用 `get_feat_2016_7.py` 和 `get_feat_2017_3.py` 提取 2016 年七月和 2017 年三月的数据特征。 5. 然后运行 `main.py` 进行数据提取与去除噪点,之后将结果送入 XGBoost 和 lightgbm 模型进行训练。最终通过融合处理得到四个模型的结果并生成预测输出。
  • 阿里云算法 & 美年健康AI — 双高疾病风险预测方案:初43,复11.zip
    优质
    本项目展示了在阿里云天池算法大赛与美年健康联合举办的AI竞赛中,针对双高疾病的预测模型的开发成果。该项目团队从众多参赛队伍中脱颖而出,在初赛阶段获得了第43名的好成绩,并于复赛阶段成功提升至第11名,充分体现了其技术实力和创新思维在医疗数据分析及疾病预防领域的应用价值。 在医疗健康领域,人工智能技术的应用已成为推动行业进步的关键因素之一。特别是在大规模健康数据处理和分析方面,AI的潜力巨大。阿里云天池算法大赛与美年健康的合作赛事就是专注于提高高血压、高血糖疾病风险预测准确性的竞赛平台。该比赛吸引了众多数据科学家和技术专家参与,他们通过构建高效精准的模型来帮助医疗机构更早地识别出具有双高疾病风险的人群,并采取早期干预措施。 参赛者在初赛和复赛中提交的作品展示了他们在数据分析、机器学习、深度学习等多个领域的深厚功底和创新思路。解决方案的设计通常包括数据预处理、特征工程、模型选择、调参优化及结果评估等环节,要求参赛者具备扎实的理论基础以及解决实际问题的能力,并充分了解医疗健康行业知识。 “初赛43,复赛11”可能指的是在比赛过程中有43个团队进入初赛阶段,在复赛阶段则只有11个团队胜出。这反映了激烈的竞争态势和高水平的技术表现。“美年健康AI大赛”的标签表明了该赛事的赞助商及合作方是美年健康,并且该公司非常重视利用先进技术来改善医疗服务质量和效率。 文件名称列表中的“毕业设计”暗示这些文件可能与高等教育机构学生的学术项目相关,参赛者的作品不仅是为了解决实际问题的一部分,也可能成为他们学业生涯的重要组成部分。通过参与此类竞赛,学生能够将理论知识应用于实践检验自己的学习成果,并为其职业生涯积累宝贵经验。 这类AI大赛不仅推动了医疗行业在疾病风险预测方面的技术创新,还为数据科学领域的人才提供了一个展示自己能力的舞台,促进了行业内技术交流与分享,对于提升整个社会健康水平具有重要意义。
  • 糖尿病预测 精准挑战.7z
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    天池糖尿病预测大赛是由阿里云主办的一场精准医疗领域数据竞赛,参赛者利用大数据和AI技术进行糖尿病风险评估模型构建,推动个性化医疗服务发展。 天池精准医疗大赛即将开始,主题是“人工智能辅助糖尿病遗传风险预测”。虽然赛题听起来很高深,但实际上的任务是根据年龄、性别、肝功能、血常规等体检指标来预测血糖值。比赛提供的数据量不大,大约有40个特征变量,训练集包含5000多个实例,测试集则包括1000个实例。
  • 2018年精准数据集
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    2018年天池精准医疗初赛数据集包含大量真实临床病例和基因组信息,旨在推动精准医疗领域的研究与应用创新。 2018年阿里云天池平台举办了精准医疗人工智能辅助糖尿病遗传风险预测的比赛。