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📦 ओपन सोर्स प्रोजेक्टfrancismontalbo
चेस्ट एक्स-रे का उपयोग करके COVID-19 के सटीक निदान के लिए अनुकूलित एक विशेष DenseNet आर्किटेक्चर।
fused-densenet-tiny रिपॉजिटरी मेडिकल इमेज क्लासिफिकेशन के लिए एक सुव्यवस्थित दृष्टिकोण प्रदान करती है। DenseNet आर्किटेक्चर का लाभ उठाकर—जो अपने घने कनेक्टिविटी पैटर्न के लिए जाना जाता है जो वैनिशिंग ग्रेडिएंट समस्या को कम करता है—यह प्रोजेक्ट मॉडल को विशेष रूप से चेस्ट एक्स-रे निदान की बारीकियों के लिए अनुकूलित करता है। यह कार्यान्वयन दक्षता और सटीकता पर केंद्रित है, जो मेडिकल इमेज डेटा को प्रीप्रोसेस करने और एक मजबूत क्लासिफायर को प्रशिक्षित करने के लिए एक संरचित पाइपलाइन प्रदान करता है। यह शोधकर्ताओं के लिए एक कार्यात्मक उपकरण और डेवलपर्स के लिए एक ट्यूटोरियल दोनों के रूप में कार्य करता है जो स्वास्थ्य सेवा डेटासेट पर डीप लर्निंग लागू करना चाहते हैं। प्रोजेक्ट में इमेज ऑगमेंटेशन, मॉडल आर्किटेक्चर परिभाषा और प्रदर्शन मूल्यांकन को संभालने के लिए आवश्यक कोड शामिल है, जो इसे कंप्यूटर विजन और नैदानिक समर्थन के चौराहे का पता लगाने वालों के लिए एक मूल्यवान संसाधन बनाता है।
💡मुख्य बातें
- ├─DenseNet-आधारित एक्स-रे वर्गीकरण
- ├─COVID-19 पहचान के लिए अनुकूलित
- └─TensorFlow और Keras के साथ निर्मित
🎯के लिए
- ├─मेडिकल AI शोधकर्ता
- └─डीप लर्निंग इंजीनियर