TOMAAT：作为云服务的体数据医学图像分析
计算机视觉与模式识别
2018-04-26 v2 分布式、并行与集群计算
摘要
深度学习最近被应用于大量的计算机视觉和医学图像分析问题中。尽管最近的研究努力改进了现有技术水平，但大多数方法无法轻易被研究人员或公众访问、比较或使用。研究人员经常在互联网上发布他们的代码和训练好的模型，但这并不总能使这些方法容易被使用，或集成到独立应用程序和现有工作流程中。在本文中，我们提出了一个框架，允许通过基于云的架构轻松部署和访问用于分割的深度学习方法。我们的方法包含三个部分：一个服务器，封装训练好的深度学习模型及其预处理和后处理数据管道，并将其部署在云端；一个客户端，与服务器交互以获取用户数据的预测结果；一个服务注册表，告知客户端云端中可用的预测端点。这三个部分构成了开源的 TOMAAT 框架。
引用
@article{arxiv.1803.06784,
title = {TOMAAT: volumetric medical image analysis as a cloud service},
author = {Fausto Milletari and Johann Frei and Seyed-Ahmad Ahmadi},
journal= {arXiv preprint arXiv:1803.06784},
year = {2018}
}