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Medical

由 subh71 开发
基于PyTorch框架和HuggingPics工具生成的医疗影像分类模型，用于识别不同类型的肺部组织影像。
图像分类
Transformers
#医疗影像分类#高准确率(95.6%)#癌症组织识别
下载量 63
发布时间 : 2/11/2024
模型介绍
内容详情
替代品

模型简介

该模型专注于医疗影像分类任务，能够准确区分腺癌、大细胞癌、鳞状细胞癌和正常组织等肺部影像类型。

模型特点

高准确率
在医疗影像分类任务上达到95.6%的准确率
易用性
通过HuggingPics工具自动生成，便于快速部署和使用
专业领域应用
专门针对医疗影像设计，适用于肺部疾病诊断辅助

模型能力

医疗影像分类
肺部组织识别
癌症类型鉴别

使用案例

医疗诊断
肺部癌症筛查
辅助医生识别肺部组织影像中的癌症类型
可区分腺癌、大细胞癌和鳞状细胞癌等多种癌症类型
病理分析辅助
为病理学家提供初步影像分类结果
准确率达95.6%，可减少人工筛查工作量