Colon Polyp Recogn APP
تطبيق نموذجي للتعرف على الأورام الحميدة أو الأنسجة السليمة من قصاصات صور تنظير القولون. يتم التعرف على الصور باستخدام شبكة عصبية مدربة مسبقًا باستخدام TensorFlow وTensorFlow Lite. تم تدريب هذه الشبكة باستخدام قصاصات من قاعدة بيانات CVC-ClinicDB. يقتصر نموذج التوقع على قصاصات السلائل وغير السلائل فقط. في التحقق من الصحة، يتم تحقيق دقة قدرها 0.92 مع فئة غير السليلة و0.98 مع فئة السليلة.
التطبيق خالي من الإعلانات ولا يجمع أي معلومات شخصية. ومن المتوقع في المستقبل تحسين النموذج الحالي وتنفيذ نماذج جديدة بخوارزميات جديدة مثل SSD MobileNet وYOLO. تم تصنيعه وتصميمه بواسطة مختبر RNASA-IMEDIR، CITIC، جامعة لاكورونيا (UDC). إذا كان لديك أي اقتراحات، يرجى الاتصال بنا على labrnasa@gmail.com.
قراءة المزيد
التطبيق خالي من الإعلانات ولا يجمع أي معلومات شخصية. ومن المتوقع في المستقبل تحسين النموذج الحالي وتنفيذ نماذج جديدة بخوارزميات جديدة مثل SSD MobileNet وYOLO. تم تصنيعه وتصميمه بواسطة مختبر RNASA-IMEDIR، CITIC، جامعة لاكورونيا (UDC). إذا كان لديك أي اقتراحات، يرجى الاتصال بنا على labrnasa@gmail.com.
webview 
mercari 
9now 
google opinion rewards 
chatgpt 
word 
vlc 
kick 
sweatcoin 
apk4f 
titanium backup 
brave 
تيك توك 
terabox 
zangi 
bilibili trung quốc 
shopee malaysia 
spotify 
lensa 
trenitalia 
