通过学习图像处理和医学成像方式 (如MRI，CT或x射线) 的基础知识，开始医学成像的研究生涯。熟悉图像分析库，如OpenCV或scikit-image进行预处理。
使用TensorFlow或PyTorch获得机器学习和深度学习技术方面的专业知识。在NIH胸部x射线或bats等数据集上工作，以实践医学图像分割，检测或分类。
追求先进的教育或与学术研究人员合作，以获取资源和指导。在MICCAI或ISBI等专业会议上发表文章可以增强您的研究证书。随时了解医学成像趋势，使您的工作与当前挑战保持一致。
如何使用人工智能构建一个物体检测系统？
继续阅读
在推理阶段可以应用数据增强吗？
“是的，数据增强可以在推理过程中应用，但理解其背景和目的非常重要。通常，数据增强是在训练阶段使用的，以帮助模型更好地泛化，通过让模型接触到更广泛的输入数据。然而，在某些情况下，在推理阶段增强数据也是有益的，特别是在测试模型的鲁棒性或输入数据
图数据库中的节点度是什么？
知识图可以通过提供一种结构化的方式来组织，链接和丰富来自各种来源的数据，从而显着提高数据质量。它们创建了不同数据实体之间关系的可视化表示，这使开发人员可以查看数据点如何连接和交互。通过建立清晰的数据关系框架，知识图谱有助于识别数据中的不一致
什么是深度学习中的零-shot学习？
"零样本学习（ZSL）是一种机器学习方法，其中模型学习识别在训练过程中没有明确见过的对象、任务或概念。与其要求每个类别都有标记示例以有效地进行推广，ZSL利用语义信息，如描述或属性，来弥补已知类别与未知类别之间的差距。这使得模型能够通过利用