DIAGNijmegen/rse-grand-challenge
📦 ओपन सोर्स प्रोजेक्टDIAGNijmegen
बायोमेडिकल इमेजिंग में मशीन लर्निंग चुनौतियों की मेजबानी और प्रबंधन के लिए एक ओपन-सोर्स प्लेटफॉर्म।
RSE Grand Challenge प्लेटफॉर्म एक विशेष फ्रेमवर्क है जिसे मेडिकल इमेजिंग अनुसंधान और स्केलेबल AI तैनाती के बीच की खाई को पाटने के लिए डिज़ाइन किया गया है। यह मेडिकल AI समुदाय में एल्गोरिदम को बेंचमार्क करने के लिए 'ग्रैंड चैलेंज' आयोजित करने हेतु एक व्यापक पारिस्थितिकी तंत्र के रूप में कार्य करता है। तकनीकी रूप से, यह प्लेटफॉर्म उपयोगकर्ता सबमिशन, लीडरबोर्ड ट्रैकिंग और डेटा एक्सेस अनुमतियों को प्रबंधित करने के लिए Django और Django REST Framework का लाभ उठाता है। Docker को एकीकृत करके, यह सुनिश्चित करता है कि प्रतिभागियों के एल्गोरिदम अलग-थलग और पुनरुत्पादक वातावरण में निष्पादित हों, जो मेडिकल AI प्रदर्शन को मान्य करने के लिए महत्वपूर्ण है। यह प्लेटफॉर्म डेटा इनजेशन से लेकर स्वचालित स्कोरिंग तक, चुनौती के पूरे जीवनचक्र का समर्थन करता है। यह उन शोधकर्ताओं के लिए आवश्यक है जो बड़े पैमाने पर प्रतियोगिताएं आयोजित करना चाहते हैं, क्योंकि यह स्क्रैच से कस्टम मूल्यांकन पाइपलाइन बनाने के तकनीकी ओवरहेड को हटा देता है। यह मानकीकृत सबमिशन प्रारूपों और मूल्यांकन मेट्रिक्स को लागू करके बायोमेडिकल AI में पारदर्शिता और पुनरुत्पादकता को बढ़ावा देता है।
💡मुख्य बातें
- ├─Django-आधारित चुनौती प्रबंधन
- ├─Docker-युक्त मूल्यांकन पाइपलाइन
- └─बायोमेडिकल इमेजिंग पर केंद्रित
🎯के लिए
- ├─मेडिकल AI शोधकर्ता
- └─चुनौती आयोजक