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+import gradio as gr
+import tensorflow as tf
+import numpy as np
+import cv2
+
+new_model = tf.keras.models.load_model('best_model_mammography.h5')
+
+def classificar_imagem(file_name):
+    img1 = cv2.imread(file_name.name.replace("\\", '/'), 0)
+    img = cv2.resize(img1, (224, 224))
+    img = img.reshape(img.shape[0], img.shape[1], 1)
+    pred = new_model.predict(np.array([img]))
+    pred = np.round(pred, 1)
+    if pred == 0:
+        pred = "Benigno"
+    else:
+        pred = "Maligno"
+    return pred
+
+
+imagem = gr.inputs.File(file_count=1, label="Arquivo a ser analisado (extensão .pgm)")
+texto_saida = gr.outputs.Textbox(label="Resultado do diagnóstico")
+
+gr.Interface(
+    fn=classificar_imagem,
+    inputs=imagem,
+    outputs=texto_saida,
+    interpretation="default",
+    live=True,
+    theme="dark-peach",
+    title="API BreastNet - Teste de diagnóstico de Câncer de Mama",
+    description="Esta API é usada para determinar se o câncer de mama é benigno ou maligno."
+).launch()