Update app.py

app.py

@@ -3,21 +3,52 @@ import numpy as np
 import tensorflow as tf
 from tensorflow.keras.models import load_model
 from tensorflow.keras.preprocessing import image
+
+# Cargar modelo
 MODEL_ISATRON_JEY = 'modelo_isatron_jeysshonl.h5'
 cnn_model = load_model(MODEL_ISATRON_JEY)
+
 def make_prediction(test_image):
+    """Realiza la predicción de neumonía en la imagen de rayos X"""
+    # Cargar y preprocesar imagen
     test_image = image.load_img(test_image, target_size=(224, 224))
-    test_image = image.img_to_array(test_image) / 255.
+    test_image = image.img_to_array(test_image) / 255.0
     test_image = np.expand_dims(test_image, axis=0)
-    result = cnn_model.predict(test_image)
-    return {"Normal": str(result[0][0]), "Neumonia": str(result[0][1])}
-# Actualización del tipo de entrada de imagen
-image_input = gr.Image(type="filepath")
-description = ("El modelo IsaTron es una Red Neuronal Convolucional (CNN) diseñada como un método de apoyo medico "
-               "para el diagnóstico en imágenes radiológicas de neumonía pediátrica. Isatron arroja un porcentaje para "
-               "lograr interpretar la radiografía torácica. En la parte inferior encontrará unas imágenes que pueden "
-               "ser usadas para ejemplificar el funcionamiento del modelo. "
-               "https://repositorio.unbosque.edu.co/handle/20.500.12495/9514")
+    
+    # Realizar predicción
+    result = cnn_model.predict(test_image, verbose=0)
+    
+    # Retornar resultados
+    return {
+        "Normal": float(result[0][0]), 
+        "Neumonía": float(result[0][1])
+    }
+
+# Configuración de la interfaz
+image_input = gr.Image(type="filepath", label="Subir imagen de rayos X")
+
+description = """
+<div style='text-align: justify;'>
+El modelo <strong>IsaTron</strong> es una Red Neuronal Convolucional (CNN) diseñada como un método de apoyo médico 
+para el diagnóstico en imágenes radiológicas de neumonía pediátrica. IsaTron analiza radiografías torácicas y 
+proporciona un porcentaje de probabilidad para cada clase (Normal o Neumonía).
+</div>
+<br>
+<div style='text-align: justify;'>
+<strong>⚠️ Advertencia:</strong> Esta herramienta está diseñada exclusivamente como apoyo al diagnóstico y NO reemplaza 
+la evaluación médica profesional. Los resultados deben ser interpretados por personal de salud calificado.
+</div>
+<br>
+<div style='text-align: justify;'>
+En la parte inferior encontrará imágenes de ejemplo que pueden ser usadas para probar el funcionamiento del modelo.
+</div>
+<br>
+<div style='text-align: center;'>
+📚 Más información: <a href="https://repositorio.unbosque.edu.co/handle/20.500.12495/9514" target="_blank">
+Repositorio Universidad El Bosque</a>
+</div>
+"""
+
 examples = [
     ['1normal.jpeg'],
     ['image1_pneumonia_virus.jpeg'],
@@ -27,14 +58,29 @@ examples = [
     ['image3_normal.jpeg'],
     ['image4_normal.jpeg'],
 ]
-article = "<p style='text-align: center'><span style='font-size: 15pt;'>IsaTron . Jeysshon Bustos . 2022. </span></p>"
+
+article = """
+<hr>
+<div style='text-align: center;'>
+<p><strong>IsaTron - Sistema de Apoyo al Diagnóstico de Neumonía</strong></p>
+<p>Desarrollado por <strong>Jeysshon Bustos</strong></p>
+<p>Universidad El Bosque © 2022-2024</p>
+</div>
+"""
+
+# Crear interfaz
 interface = gr.Interface(
     fn=make_prediction,
     inputs=image_input,
-    outputs='label',
-    title="Modelo (CNN) IsaTron",
+    outputs=gr.Label(label="Predicción", num_top_classes=2),
+    title="🏥 IsaTron: Detección de Neumonía con IA",
     description=description,
     article=article,
-    examples=examples
+    examples=examples,
+    theme=gr.themes.Soft(),
+    allow_flagging="never"
 )
-interface.launch(share=True)
+
+# Lanzar aplicación
+if __name__ == "__main__":
+    interface.launch()