Выявление заболеваний почек на медицинских изображениях
Обнаруживает кисты, камни, опухоли и нормальное состояние почек по медицинским снимкам.
О сервисе
Что умеет эта модель? Эта модель, основанная на архитектуре YOLOv8, предназначена для автоматического обнаружения различных состояний почек на медицинских изображениях. Она способна классифицировать выявленные объекты по четырем категориям: нормальное состояние (Normal), наличие камней (Stone), наличие опухоли (Tumor) и наличие кисты (Cyst). Как обучена эта модель? Модель была обучена с использованием фреймворка Ultralytics YOLOv8, который является передовой технологией для обнаружения объектов в реальном времени. В процессе обучения модель научилась распознавать ключевые признаки перечисленных состояний почек, достигнув точности около 76% на тестовых данных. Применение модели Данная модель может быть использована в медицинских учреждениях для скрининга и предварительной диагностики заболеваний почек. Она поможет специалистам быстрее выявлять потенциальные патологии, такие как камни, кисты или опухоли, что может значительно ускорить процесс постановки диагноза и назначения лечения. Ссылки sruthii06/kidney_yolov8_model Источник: https://qubu.ai/models/vyyavlenie-zabolevanii-pochek-na-meditsinskikh-izobrazheniyakh License: MIT
