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Brain Tumor Detection
B
Brain Tumor Detection
ShimaGhによって開発
Swin Transformerアーキテクチャに基づく脳腫瘍検出モデルで、画像分類タスクにおいて98.04%の精度を達成
ダウンロード数 421
リリース時間 : 2/13/2024
モデル概要
このモデルはmicrosoft/swin-base-patch4-window7-224をファインチューニングした脳腫瘍検出モデルで、医療画像分類タスク専用に設計されており、脳スキャン画像中の腫瘍病変を識別可能
モデル特徴
高精度
評価データセットで98.04%の分類精度を達成
Swin Transformerベース
先進的なSwin Transformerアーキテクチャを採用し、医療画像処理に適している
軽量ファインチューニング
ベースモデルに対して効率的なファインチューニングを実施し、事前学習モデルの知識を保持
モデル能力
医療画像分類
脳腫瘍検出
画像特徴抽出
使用事例
医療診断
脳腫瘍補助診断
放射線科医が脳スキャン画像中の腫瘍病変を識別するのを支援
精度98.04%
医療画像分析
MRIやCTスキャン画像を自動分析
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