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sdk: gradio
sdk_version: "4.29.0"
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# Détection de fracture (Radiographie) — Prototype (FR)

Application Gradio gratuite (CPU) pour détecter des fractures sur des radiographies. Interface 100% en ligne, aucun téléchargement de base de données requis. Le modèle de détection (boîtes) est entraîné sur le poignet (GRAZPEDWRI-DX). Les autres régions sont exploratoires.

## Utilisation
1. Téléversez une radiographie (PNG/JPG, niveaux de gris ou RGB acceptés).
2. Choisissez la région anatomique (Poignet recommandé pour la détection par boîtes).
3. Cliquez sur « Analyser » pour afficher l’image annotée et les détails en JSON.

## Avertissement médical
- Cet outil n’est pas un dispositif médical.
- Il ne remplace pas l’avis d’un(e) radiologue/médecin.
- À utiliser comme aide indicative uniquement.

## Déploiement sur Hugging Face Spaces
- SDK: Gradio
- Fichier d’entrée: `app.py`
- Matériel: CPU Basic
- Visibilité: Public
- Paramètres Runtime: activez « Internet » (nécessaire pour télécharger le modèle ONNX la première fois).

### Fichiers requis
- `app.py`
- `requirements.txt`
- `README.md` (ce fichier)

### Dépendances (extrait)
- gradio
- onnxruntime (CPU)
- opencv-python-headless
- numpy, pillow, requests

## Modèle
- YOLOv7 (poignet) — poids ONNX téléchargés automatiquement:
  - https://github.com/mdciri/YOLOv7-Bone-Fracture-Detection/releases/download/trained-models/yolov7-p6-bonefracture.onnx

Le fichier est mis en cache dans le dossier `models/` du Space (persistant entre redémarrages, réinitialisé en cas de reconstruction).

## Limites connues
- Détection par boîtes principalement fiable sur le poignet (dataset GRAZPEDWRI-DX).
- Autres régions: résultats exploratoires; ajouter d’autres poids spécifiques améliorera la couverture.
- Sensibilité à la qualité de l’image et au positionnement.

## Crédits
- Dataset GRAZPEDWRI-DX.
- Implémentation et poids YOLOv7 adaptés au poignet (référence GitHub mdciri/YOLOv7-Bone-Fracture-Detection).