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Pneumonia Model

Borjamgによって開発
ViTアーキテクチャに基づく深層学習モデルで、胸部X線画像における肺炎症状を識別
ダウンロード数 25
リリース時間 : 4/4/2024

モデル概要

このモデルはGoogleのViTアーキテクチャをファインチューニングしたもので、胸部X線画像の二値分類タスクに特化しており、正常画像と肺炎陽性画像を区別可能

モデル特徴

高精度肺炎検出
ViTアーキテクチャを最適化し、胸部X線画像分類タスクで優れた性能を発揮
医療画像専用
胸部X線画像に特化して最適化されており、医療診断補助に適している
二値分類
正常(LABEL_0)または肺炎陽性(LABEL_1)の2つの結果を出力可能

モデル能力

医学画像解析
二値分類タスク処理
X線画像特徴抽出

使用事例

医療診断
肺炎スクリーニング
胸部X線写真を自動分析し、医師の肺炎診断を補助
肺炎陽性症例を迅速に識別可能
医療画像分類
大量のX線画像を自動分類・整理
画像診断部門の作業効率向上
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