Ecg Classification Model

🚀 心电图分类模型

本深度学习模型专为心电图（ECG）图像分类而设计，基于ResNet - 50进行微调。它能够将心电图图像分类到不同类别中，助力心脏病检测。

🚀 快速开始

使用以下代码加载并使用该模型：

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

• 基于深度学习，使用ResNet - 50进行微调，用于心电图图像分类。
• 可将心电图图像分类到不同类别，辅助心脏病检测。
• 可集成到更大的医疗保健应用中，实现心电图自动分析。

📦 安装指南

文档未提供具体安装步骤，暂不展示。

💻 使用示例

基础用法

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)

📚 详细文档

模型详情

模型描述

模型来源

• 仓库：[Your Hugging Face Repo Link]
• 论文 [可选]：[如有可用链接]
• 演示 [可选]：[如有可用链接]

用途

直接使用

该模型可根据心脏病状况将心电图图像分类到不同类别中，辅助医学研究和初步诊断。

下游使用

该模型可集成到更大的医疗保健应用中，用于心电图自动分析。

超出适用范围的使用

• 本模型不能替代专业医疗诊断。
• 未经专家咨询，不得用于自我诊断。

偏差、风险和局限性

• 模型准确性取决于训练数据的多样性。
• 对于不同来源的数据集，泛化能力可能不佳。
• 误报/漏报可能影响临床决策。

建议

在实际应用中使用该模型之前，用户应了解其风险、偏差和局限性。

📄 许可证

本模型使用的许可证为Apache 2.0。