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

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.
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
Обсудите модель
с топами рынка в бизнес чате
Оценка
Детали модели
Автор: Qubu Team
Объем: 15.63 МБ
Комментарии: 0
Просмотры: 7
Скачивания: 0
Лицензия: MIT
Дата добавления: 29.04.2026
Загрузка...
Загрузка комментариев...