Ecg Classification Model

🚀 心電圖分類模型

本深度學習模型專為心電圖（ECG）圖像分類而設計，基於ResNet - 50進行微調。它能夠將心電圖圖像分類到不同類別中，助力心臟病檢測。

🚀 快速開始

使用以下代碼加載並使用該模型：

import tensorflow as tf
from PIL import Image
import numpy as np

# Load the model
model = tf.keras.models.load_model("https://huggingface.co/your-username/ecg_model/resolve/main/model.keras")

# Preprocess input image
def preprocess_image(image_path):
    img = Image.open(image_path).convert("RGB").resize((224, 224))
    img = np.array(img) / 255.0
    return np.expand_dims(img, axis=0)

# Make a prediction
image_path = "path/to/your/image.jpg"
input_image = preprocess_image(image_path)
prediction = model.predict(input_image)

print("Prediction:", prediction)

✨ 主要特性

• 基於深度學習，使用ResNet - 50進行微調，用於心電圖圖像分類。
• 可將心電圖圖像分類到不同類別，輔助心臟病檢測。
• 可集成到更大的醫療保健應用中，實現心電圖自動分析。

📦 安裝指南

文檔未提供具體安裝步驟，暫不展示。

💻 使用示例

基礎用法

import tensorflow as tf
from PIL import Image
import numpy as np

# Load the model
model = tf.keras.models.load_model("https://huggingface.co/your-username/ecg_model/resolve/main/model.keras")

# Preprocess input image
def preprocess_image(image_path):
    img = Image.open(image_path).convert("RGB").resize((224, 224))
    img = np.array(img) / 255.0
    return np.expand_dims(img, axis=0)

# Make a prediction
image_path = "path/to/your/image.jpg"
input_image = preprocess_image(image_path)
prediction = model.predict(input_image)

print("Prediction:", prediction)

📚 詳細文檔

模型詳情

模型描述

模型來源

• 倉庫：[Your Hugging Face Repo Link]
• 論文 [可選]：[如有可用鏈接]
• 演示 [可選]：[如有可用鏈接]

用途

直接使用

該模型可根據心臟病狀況將心電圖圖像分類到不同類別中，輔助醫學研究和初步診斷。

下游使用

該模型可集成到更大的醫療保健應用中，用於心電圖自動分析。

超出適用範圍的使用

• 本模型不能替代專業醫療診斷。
• 未經專家諮詢，不得用於自我診斷。

偏差、風險和侷限性

• 模型準確性取決於訓練數據的多樣性。
• 對於不同來源的數據集，泛化能力可能不佳。
• 誤報/漏報可能影響臨床決策。

建議

在實際應用中使用該模型之前，用戶應瞭解其風險、偏差和侷限性。

📄 許可證

本模型使用的許可證為Apache 2.0。