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Developed by subh71
基於PyTorch框架和HuggingPics工具生成的醫療影像分類模型，用於識別不同類型的肺部組織影像。
圖像分類
Transformers
#醫療影像分類#高準確率(95.6%)#癌症組織識別
Downloads 63
Release Time : 2/11/2024

Model Overview

該模型專注於醫療影像分類任務，能夠準確區分腺癌、大細胞癌、鱗狀細胞癌和正常組織等肺部影像類型。

Model Features

高準確率
在醫療影像分類任務上達到95.6%的準確率
易用性
通過HuggingPics工具自動生成，便於快速部署和使用
專業領域應用
專門針對醫療影像設計，適用於肺部疾病診斷輔助

Model Capabilities

醫療影像分類
肺部組織識別
癌症類型鑑別

Use Cases

醫療診斷
肺部癌症篩查
輔助醫生識別肺部組織影像中的癌症類型
可區分腺癌、大細胞癌和鱗狀細胞癌等多種癌症類型
病理分析輔助
為病理學家提供初步影像分類結果
準確率達95.6%，可減少人工篩查工作量
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