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Skinsam
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Skinsam

ahishammによって開発
SkinSAMは12層ViT-bモデルに基づく皮膚病変セグメンテーションモデルで、ISICとPH2データセットで微調整され、皮膚病変画像の精密なセグメンテーションに特化しています。
画像セグメンテーション
Transformers
 複数言語対応オープンソースライセンス:Apache-2.0#皮膚病変セグメンテーション#医療画像解析#高精度ViTモデル
ダウンロード数 71
リリース時間 : 7/9/2023

モデル概要

このモデルは主に医療画像解析における皮膚病変セグメンテーションタスクに使用され、皮膚病変領域を正確に識別・分割でき、皮膚病の診断や研究に適しています。

モデル特徴

高精度セグメンテーション
ISICとPH2データセットで優れた性能を発揮し、IoU（Intersection over Union）は最大86.68%を達成。
専門医療応用
皮膚病変画像専用に設計されており、医療診断や研究シナリオに適しています。
効率的なトレーニング
Nvidia Tesla A100 40GB GPUを使用してトレーニングされ、モデルの性能を保証します。

モデル能力

皮膚病変画像セグメンテーション
医療画像解析
高精度ピクセルレベル識別

使用事例

医療診断
皮膚病変自動セグメンテーション
皮膚病変領域を自動的に識別・分割し、医師の診断を支援します。
ISICデータセットで78.25%のIoU、PH2データセットで86.68%のIoUを達成。
医学研究
皮膚病研究支援
皮膚病研究に正確な病変領域分析ツールを提供します。
高精度なセグメンテーション結果により、病変特徴の定量化が可能になります。
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