Tumor Detection ML Model

🚀 腫瘤檢測機器學習模型

本模型利用卷積神經網絡（CNN）對腦腫瘤圖像進行分類，通過標註的腦腫瘤MRI圖像數據集進行訓練和微調，為腦腫瘤檢測提供了有效的解決方案。

🚀 快速開始

你可以使用Hugging Face Transformers庫加載該模型：

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

✨ 主要特性

• 採用卷積神經網絡（CNN）對腦腫瘤圖像進行分類。
• 基於標註的腦腫瘤MRI圖像數據集進行訓練和微調。

📦 安裝指南

文檔未提及安裝步驟，暫不展示。

💻 使用示例

基礎用法

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

📚 詳細文檔

模型描述

本模型旨在使用卷積神經網絡（CNN）對腦腫瘤圖像進行分類。它在標註的腦腫瘤MRI圖像數據集上進行了訓練和微調。

訓練詳情

• 框架：TensorFlow/Keras
• 優化器：採用帶有學習率調度器的Adam優化器
• 損失函數：分類交叉熵
• 數據增強：包括旋轉、寬度/高度偏移、縮放和水平翻轉。
• 超參數調優：使用Keras Tuner進行。

評估指標

使用以下指標評估模型的性能：

• 準確率：衡量預測的整體正確性。
• F1分數：平衡精確率和召回率。
• 精確率：表示正預測中真正例的比例。
• 召回率：表示所有實際正例中真正例的比例。

🔧 技術細節

本模型基於卷積神經網絡（CNN）架構，利用TensorFlow和Keras框架進行開發。在訓練過程中，採用了Adam優化器和學習率調度器，以提高模型的收斂速度和性能。同時，通過數據增強技術，如旋轉、寬度/高度偏移、縮放和水平翻轉，增加了訓練數據的多樣性，提高了模型的泛化能力。超參數調優使用Keras Tuner進行，以找到最優的超參數組合。

📄 許可證

本項目採用Apache-2.0許可證。