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language: fr
tags:
- classification
- sickle-cell
- drepanocytose
- yolov8
- pytorch
- medical-imaging
license: mit
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# 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
```python
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](https://huggingface.co/abdourahmane01)