云杏：一种高效解决肾结石影像识别问题的基于预训练的

国际学院

UniCloud_Med: A Pretrained Deep Learning Framework for Efficient Kidney Stone Image Recognition

该项目的主要内容是开发一个低代码平台，将医学图像与人工智能技术结合，帮助医疗专业人士更轻松地进行医学模型的训练、推理和部署。平台将提供可视化界面，支持医学图像的导入和预处理，用户可以选择适合任务的预训练模型，并通过简单的参数调整进行训练。平台还将支持实时的模型推理，以及将训练好的模型快速部署到临床环境中，最终提高肾结石影响识别工作的效率和准确性。

项目分数

项目信息

重要程度：

项目负责人

汪奕航2021级人工智能学院人工智能

项目成员

何宇峰2021级国际学院电信工程及管理

吴佳璇2021级计算机学院（国家示范性软件学院）计算机大类

屠骁2021级信息与通信工程学院信息与通信工程

黄旭2022级计算机学院（国家示范性软件学院）计算机类

指导老师

高鹏国际学院讲师

评审老师

刘书昌国际学院其他

杨俊俐国际学院工程师

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云杏：一种高效解决肾结石影像识别问题的基于预训练的

国际学院

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项目信息

项目负责人

汪奕航2021级 人工智能学院 人工智能C++python

项目成员

何宇峰2021级 国际学院 电信工程及管理C++软件商业

吴佳璇2021级 计算机学院（国家示范性软件学院） 计算机大类

屠骁2021级 信息与通信工程学院 信息与通信工程

黄旭2022级 计算机学院（国家示范性软件学院） 计算机类