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Brain Tumor Classification

由 Devarshi 开发
基于Swin Transformer架构微调的脑肿瘤图像分类模型,在评估集上准确率达96.47%
下载量 205
发布时间 : 10/31/2022
模型介绍
内容详情
替代品

模型简介

该模型是基于microsoft/swin-tiny-patch4-window7-224微调的脑肿瘤图像分类器,专门用于从医学影像中识别脑肿瘤类型。

模型特点

高精度分类
在测试集上达到96.47%的准确率,F1值、召回率和精确率表现均衡
Swin Transformer架构
基于先进的视觉Transformer架构,具有优秀的特征提取能力
医学影像优化
专门针对脑肿瘤医学影像数据进行微调优化

模型能力

脑肿瘤图像分类
医学影像分析
多类别图像识别

使用案例

医疗诊断
脑肿瘤辅助诊断
帮助放射科医生快速识别和分类脑肿瘤影像
准确率96.47%
医学影像研究
用于医学影像分析研究中的基准模型