语言:

• 英文 许可证: Apache-2.0 指标:
• 准确率 基础模型: ResNet50 任务标签: 图像分类 库名称: Keras 标签:
• 医疗
• 心电图
• 分类
• 深度学习
• 医疗健康
• TensorFlow
• Keras

心电图分类模型

该深度学习模型专为心电图图像分类设计，基于ResNet-50微调而成。可将心电图图像分类至不同类别，辅助心脏疾病检测。

模型详情

模型描述

• 开发者: Adithian
• 资助方: Adi
• 共享者: Adi
• 模型类型: 深度学习（基于ResNet的心电图分类）
• 许可证: Apache 2.0
• 微调自模型: ResNet-50

模型来源

• 代码库: [您的Hugging Face仓库链接]
• 论文[可选]: [如有请提供链接]
• 演示[可选]: [如有请提供链接]

用途

直接使用

本模型可用于根据心脏疾病状况将心电图图像分类至不同类别，可辅助医学研究和初步诊断。

下游应用

可集成至更大型医疗健康应用中，实现心电图自动分析功能。

非适用范围

• 本模型不能替代专业医疗诊断
• 未经专家咨询不得用于自我诊断

偏差、风险与局限

• 模型准确度取决于训练数据多样性
• 对不同来源数据集的泛化能力可能有限
• 假阳性/假阴性可能影响临床决策

使用建议

实际应用前应充分了解模型的风险、偏差和局限性。

使用方法

通过以下代码加载并使用模型：

import tensorflow as tf
from PIL import Image
import numpy as np

# 加载模型
model = tf.keras.models.load_model("https://huggingface.co/your-username/ecg_model/resolve/main/model.keras")

# 图像预处理
def preprocess_image(image_path):
    img = Image.open(image_path).convert("RGB").resize((224, 224))
    img = np.array(img) / 255.0
    return np.expand_dims(img, axis=0)

# 执行预测
image_path = "path/to/your/image.jpg"
input_image = preprocess_image(image_path)
prediction = model.predict(input_image)

print("预测结果:", prediction)