Анализ глазного дна на ретинопатию

Определяет 5 степеней диабетической ретинопатии по снимкам глазного дна. Точность 98.55% на Diabetic Retinopathy Dataset

0/5
0 скачиваний
0 отзывов
Анализ глазного дна на ретинопатию
Подходит для задач:
Image Classification
Сферы:
Медицина
Наука и исследования
Библиотеки:
Transformers
Языки:
Английский
Русский

Описание

Быстрая диагностика диабетической ретинопатии

Эта модель выявляет до пяти степеней диабетической ретинопатии по снимкам сетчатки глаза. Она помогает врачам быстро и точно оценить состояние глаз, что критически важно для предотвращения потери зрения.


Что модель умеет

  • Классифицирует состояние сетчатки на 5 уровней: без ретинопатии, лёгкая, умеренная, тяжёлая и пролиферативная.
  • Использует архитектуру EfficientNet-B0, оптимизированную для изображений размером 224x224 пикселя.
  • Демонстрирует высокую точность (98.55%), что подтверждено на комплексном датасете Diabetic Retinopathy.
  • Предоставляет метрики для каждого класса, включая точность, полноту и F1-меру, что позволяет детально оценить качество.
Матрица ошибок (Confusion Matrix)

Кому полезна

  • Офтальмологи: для быстрого скрининга и поддержки в постановке диагноза.
  • Исследователи: для разработки новых методов диагностики и обучения систем ИИ.
  • Клиники и больницы: для автоматизации процесса анализа снимков глазного дна и повышения эффективности работы.

Исходная модель: huggingface.co/Ahmed-Selem/Shifaa-Diabetic-Retinopathy-EfficientNetB0

Предпросмотр файлов

В этой модели нет файлов для предпросмотра.

Просмотры

Скачивания

Похожие модели

Кейсы внедрения

Обсудите модель
с топами рынка в бизнес чате
Есть вопросы по модели?
Написать автору

Оценка

Детали модели

Автор: Qubu Team
Объем: 15.63 МБ
Комментарии: 0
Просмотры: 7
Скачивания: 0
Лицензия: MIT
Дата добавления: 29.04.2026

Автор

Qubu Team

Qubu Team

Команда

Профиль команды
Загрузка...
Загрузка комментариев...