主要整理生物医疗方面文章和代码；
独立完成项目分析；
机器学习和深度学习在医疗生物方面应用
- 病理图像分析项目-比赛1
- 病理图像分析项目-比赛2
- 病理图像分析项目-比赛3
- 病理图像分析项目-比赛4
- 病理图像分析项目-其他1-前列腺活检标本图像预处理，用于深度学习
- 病理图像分析项目-其他2-使用大图片阅读整张幻灯片的图片
- 病理图像分析项目-其他3-Python工具包和基于web的组织病理学图像分析平台
- 深度卷积混合高斯模型用于组织病理学H&E图像的彩色归一化
- cs231n项目用于灰度组织病理学图像着色，参考彩色图像
- 基于cgan的多器官细胞核分割
- 这个存储库概述了HistoVAE项目。利用无监督深度学习从组织病理学图像中学习表征，从无标记的组织病理学图像中创造效用
- KFB格式转tiff数据
- 数据准备工作
- TCGA数据做出的CNN模型-肺癌病理图像综合分析-生存分析
- 病理比赛的数据做的模型
- 完整模型输出结果，但无训练过程
- 完成脚本，直接分割区域
- 首选使用，有模型说明及使用方法
- deepath 病理图分析的方法
- H&E病理图标准化
- 标注出细胞位置
- 细胞识别形态
- 细胞形态标准软件
- 乳腺癌项目
- 细胞特征提取项目
- 细胞结构特定使用的软件
- 病理图像分类
- 乳腺癌图像数据分析
- 病理图像识别
- 肺癌CT数据分类分析
- 肺癌CT数据分类分析2
- 对于淋巴球病理数据分类
- 病理图像分型2
- 病理图像分型3
- 肺癌3D效果图的分析
- 肺癌CT数据分类分析3
- GAN应用在数码宝贝上
- 病理图像分型
- NLP基础知识准备
- NLP大神
- 文本分类部分样例
- 医学病历数据整理的NLP
- 文本挖掘评分，情感分析项目落地
- 文本主题查找
- 文本关键词查找
- 文本摘要构建
- 病历数据落地项目，直接通过这个项目获得最佳信息提取
- 病历数据落地项目-R语言
- NLP关系方法处理
- 犯罪文本分析
- 中文医疗图谱分析
- 病历分析
- 电子病历实体化的案例
- 电子病历实体化的案例2
- 电子病历实体化的案例3
- 谷歌团队的 call snp 方法
- 转移学习方法使用
- 转移学习方法使用原始
- 网络结构整理
- call snv 新方法
- call snv deepvarient 方法
- 谷歌的deepvarient v7
- Clairvoyante从BAM文件查找突变
- 深度网络分析对应基因对于治疗方案
- 基因组应用深度学习方法