基于ResNet18架构的脑部MRI图像分类模型，用于癌症检测
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发布时间 : 5/28/2024
模型简介
该模型是一个经过微调的ResNet18模型，专门用于脑部核磁共振成像(MRI)的分类任务，能够识别癌症相关特征。
模型特点
高准确率
在验证集上达到97.9%的准确率
专业医疗影像分析
专门针对脑部MRI图像优化，适用于癌症检测场景
稳定训练
200个epoch训练过程中未出现过拟合现象
模型能力
脑部MRI图像分类
癌症特征识别
医疗影像分析
使用案例
医疗诊断
脑癌早期筛查
通过MRI图像分析辅助医生进行脑癌早期诊断
97.9%的验证准确率
医疗影像分析
自动识别MRI图像中的异常特征
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大型语言模型
Transformers
Transformers 支持多种语言
L
scb10x
3,269
16
Cadet Tiny
Openrail
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对话系统 Transformers
Transformers 英语
C
ToddGoldfarb
2,691
6
Roberta Base Chinese Extractive Qa
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问答系统
中文
R
uer
2,694
98
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