Tumor Detection ML Model

🚀 腫瘍検出機械学習モデル

このモデルは、畳み込みニューラルネットワーク（CNN）を使用して脳腫瘍画像を分類するように設計されています。脳腫瘍のMRI画像のラベル付きデータセットで訓練および微調整されています。

🚀 クイックスタート

Hugging Face Transformersライブラリを使用してモデルをロードできます。

from transformers import AutoModel
model = AutoModel.from_pretrained("YourUsername/Tumor_detection_ML_Model")

✨ 主な機能

• 畳み込みニューラルネットワーク（CNN）を使用して脳腫瘍画像を分類します。
• 脳腫瘍のMRI画像のラベル付きデータセットで訓練および微調整されています。

📦 インストール

ドキュメントに具体的なインストール手順が記載されていないため、このセクションを省略します。

💻 使用例

基本的な使用法

from transformers import AutoModel
model = AutoModel.from_pretrained("YourUsername/Tumor_detection_ML_Model")

高度な使用法

ドキュメントに高度な使用法のコード例が記載されていないため、このセクションを省略します。

📚 ドキュメント

モデルの説明

このモデルは、畳み込みニューラルネットワーク（CNN）を使用して脳腫瘍画像を分類するように設計されています。脳腫瘍のMRI画像のラベル付きデータセットで訓練および微調整されています。

訓練の詳細

• フレームワーク: TensorFlow/Keras
• オプティマイザ: 学習率スケジューラ付きのAdam
• 損失関数: カテゴリカルクロスエントロピー
• データ拡張: 回転、幅/高さのシフト、ズーム、水平反転を含みます。
• ハイパーパラメータチューニング: Keras Tunerを使用して実行されました。

評価指標

モデルの性能を評価するために、以下の指標が使用されました。

• Accuracy（正解率）: 予測の全体的な正確性を測定します。
• F1 Score（F1スコア）: 適合率と再現率をバランスさせます。
• Precision（適合率）: 肯定的な予測の中で真陽性の割合を示します。
• Recall（再現率）: すべての実際の陽性の中で真陽性の割合を示します。

🔧 技術詳細

ドキュメントに具体的な技術詳細が50文字以上記載されていないため、このセクションを省略します。

📄 ライセンス

このモデルはApache-2.0ライセンスの下で提供されています。