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language: fr
tags:
  - classification
  - sickle-cell
  - drepanocytose
  - yolov8
  - pytorch
  - medical-imaging
license: mit

DrepaDetecte — Classification de cellules falciformes (YOLOv8)

Modèle de classification de types de cellules sanguines basé sur YOLOv8, entraîné sur des images de frottis sanguin colorées (MGG, Giemsa) pour la détection de la drépanocytose.

Tâche

Classification de types de cellules sur images de frottis sanguin colorées (MGG, Giemsa).

Performance

Métrique	Valeur
Accuracy	> 90%
F1-Score	> 0.90
mAP	> 0.90

Fichiers

• best.pt : meilleurs poids YOLOv8
• train_drepadetecte.ipynb : notebook d'entraînement

Utilisation

from ultralytics import YOLO

model = YOLO("best.pt")
results = model("frottis_sanguin.jpg")
results[0].show()

Contexte

Ce modèle fait partie d'un pipeline de recherche sur la détection automatique de cellules falciformes (drépanocytose). Il reçoit en entrée des images prétraitées par Noise2Void.

Auteur

Abdourahmane BALDE — @abdourahmane01