基于机器学习的超声图像识别和配准
- 合作方式：
- 项目制 全国远程
- 预估日薪：
- 500
- 预估总价：
- 8000元
- 预估工时：
- 16天
- 所在区域：
- 全国远程
需求描述
一、需求描述
根据超声图像样本，参考业界研究，利用迁移学习等算法，训练模型，识别神经根/后支、关节突等；
根据弹性剪切波超声图像样本，参考业界研究，对肌肉纤维化进行分级；
实现超声图像和MRI图像的配准/融合。
二、人才要求
精通机器学习算法和模型，包括U-net、监督学习、迁移学习等，熟悉图像配准算法；经验丰富，合作性好
三、参考产品
U-net、CNN、GAN、voxelmorph等；
参考文献和git资源；
四、合作方式
项目制合作
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