Colon Polyp Recogn APP
कोलोनोस्कोपी छवि क्लिपिंग से पॉलीप्स या स्वस्थ ऊतक की पहचान के लिए प्रोटोटाइप एप्लिकेशन। छवि पहचान TensorFlow और TensorFlow Lite का उपयोग करके पूर्व-प्रशिक्षित तंत्रिका नेटवर्क के साथ की जाती है। इस नेटवर्क को CVC-ClinicDB डेटाबेस से क्लिपिंग के साथ प्रशिक्षित किया गया है। भविष्यवक्ता मॉडल केवल पॉलीप और गैर-पॉलीप क्लिपिंग तक ही सीमित है। सत्यापन में, गैर-पॉलीप वर्ग के साथ 0.92 की सटीकता और पॉलीप वर्ग के साथ 0.98 की सटीकता प्राप्त की जाती है।
ऐप विज्ञापन-मुक्त है और कोई भी व्यक्तिगत जानकारी एकत्र नहीं करता है। भविष्य में मौजूदा मॉडल में सुधार करने और SSD MobileNet और YOLO जैसे नए एल्गोरिदम के साथ नए मॉडल लागू करने की उम्मीद है। आरएनएएसए-आईएमईडीआईआर प्रयोगशाला, सीआईटीआईसी, ए कोरुना विश्वविद्यालय (यूडीसी) द्वारा निर्मित और डिजाइन किया गया। यदि आपके पास कोई सुझाव है, तो कृपया labrnasa@gmail.com पर हमसे संपर्क करें।
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ऐप विज्ञापन-मुक्त है और कोई भी व्यक्तिगत जानकारी एकत्र नहीं करता है। भविष्य में मौजूदा मॉडल में सुधार करने और SSD MobileNet और YOLO जैसे नए एल्गोरिदम के साथ नए मॉडल लागू करने की उम्मीद है। आरएनएएसए-आईएमईडीआईआर प्रयोगशाला, सीआईटीआईसी, ए कोरुना विश्वविद्यालय (यूडीसी) द्वारा निर्मित और डिजाइन किया गया। यदि आपके पास कोई सुझाव है, तो कृपया labrnasa@gmail.com पर हमसे संपर्क करें।
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