使用 Apache Beam 进行大型医学图像预处理 | 分步指南
本文将引导您了解如何使用 Apache Beam 高效处理大型医学图像 — 我们将使用一个具体示例来探索以下内容：- 如何在 ML/AI 中使用大型图像- 用于处理上述图像的不同库- 如何创建高效的并行处理管道准备好进行一些严肃的知识共享了吗？文章使用 Apache Beam 进行大型医学图像预处理 | 分步指南由 DLabs.AI 服务。
来源:DLabs.AI在医疗保健中使用人工智能充满挑战。
在医疗保健中使用人工智能充满挑战。该领域的一个独特问题是输入格式繁重。 组织样本通常以超高分辨率数字化。 这些图像的文件大小可能为几千兆字节，因此无法在通用图像查看器中加载它们（由于内存不足以容纳反序列化的图像）。
该领域的一个独特问题是输入格式繁重。 组织样本通常以超高分辨率数字化。 这些图像的文件大小可能为几千兆字节，因此无法在通用图像查看器中加载它们（由于内存不足以容纳反序列化的图像）。这就是为什么我们在使用任何人工智能模型时必须特别注意预处理的原因。本文将引导您了解如何使用 Apache Beam 高效处理大型医学图像——我们将使用一个具体示例来探讨以下内容：
这就是为什么在任何人工智能模型中使用特别大的图像时，我们必须特别注意预处理。本文将引导您了解如何使用 Apache Beam 高效处理大型医学图像 — 我们将使用一个具体示例来探索以下内容：- 如何在 ML/AI 中使用巨型图像处理上述图像的不同库如何创建高效的并行处理管道
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