Bu proje kapsamında XILINX MPSoC ürün ailesi grubu üyesi Kria KV260 Vision AI Starter Kit FPGA uç cihazında çalışan yapay zeka sistemimiz veri seti olarak MR cihazlarından alınmış beyin görüntülerini ve bu görüntüler üzerinde inme sınıflandırması (classification) ve inmeli bölge tespiti (segmentation) yapmayı amaçlamaktadır. Bu çalışma, acil müdahaleye ihtiyaç duyabilecek hastalara daha hızlı bir şekilde müdahale edebilmek ve çeşitli komplikasyonların oluşma ihtimalini de azaltabilmek amacıyla ilgili doktora yardımcı bir yapı olarak düşünülmüştür.
Bitbucket Proje Kodları : https://bitbucket.org/empatechnology/stroke-lesion-segmentation-in-brain-mri-dataset/src/master/
Medium Blog Yazısı 1: Beyin MR Görüntülerinde İnme Tespiti ve Segmentasyonu Veri Ön-İşleme Süreçleri
Medium Blog Yazısı 2: Beyin MR Görüntülerinde İnme Tespiti ve Segmentasyonu Model Eğitim Süreçleri
YAZAR:
admin
STM32WBA52, Arm Cortex-M33 Çekirdeği ve +10 dBm Çıkış Gücü İle ve Kablosuz MCU’larda...
Darkoo yeni çıkardığı Luxury serisi ile aydınlatma projelerinde göz konforunu maksimum düz...
LED aydınlatma armatürleri, geleneksel aydınlatma armatürlerine kıyasla daha uzun ömürlü v...
Küresel çapta lider IoT çözümleri üreten Quectel, FCM360W Wi-Fi ve Bluetooth modülünü piya...
Elektrikli araçlar artık dünyamız için bir tercih değil, gerçek anlamda geleceğimizdir. 20...
90-305VAC Giriş, Geniş Güvenlik ve EMC Onaylı Ürünler XP Power; bilgi teknoloj...
IDEF’23 16’ncı Uluslararası Savunma Sanayii Fuarı T.C. Cumhurbaşkanlığı himayelerinde, T.C...
Her ay yayınlanan mail bültenlerimize abone olarak IoT&Sensor,
Power, Lighting ve Cloud&AI gibi birçok yenilikten haberdar olun!