Modelo de Classificação de Lesões de Pele (HAM10000)
Este é um modelo de classificação de imagens baseado em Vision Transformer (ViT), treinado para classificar lesões de pele em 7 categorias diferentes. Ele foi ajustado (fine-tuned) a partir do modelo google/vit-base-patch16-224-in21k usando o dataset HAM10000.
Detalhes do Modelo
- Arquitetura: Vision Transformer (ViT)
- Modelo Base:
google/vit-base-patch16-224-in21k - Dataset:
Nagabu/HAM10000 - Desenvolvido por: [Victor Hugo]
Uso Pretendido
Este modelo foi projetado para fins acadêmicos e de pesquisa, para auxiliar na classificação de imagens dermatoscópicas nas seguintes 7 categorias:
- Melanoma (mel)
- Nevo melanocítico (nv)
- Carcinoma basocelular (bcc)
- Ceratose actínica (akiec)
- Ceratose benigna (bkl)
- Dermatofibroma (df)
- Lesões vasculares (vasc)
⚠️ Limitações e Alerta de Uso Responsável
ESTE MODELO NÃO É UM DISPOSITIVO MÉDICO E NÃO SUBSTITUI O DIAGNÓSTICO DE UM DERMATOLOGISTA QUALIFICADO.
- Os resultados são uma previsão estatística e não possuem validade diagnóstica.
- A acurácia do modelo depende da qualidade da imagem (iluminação, foco, enquadramento).
- Nunca utilize os resultados deste modelo para tomar decisões sobre sua saúde. Sempre consulte um médico.
Como Usar
Você pode usar este modelo com a pipeline da biblioteca transformers:
from transformers import pipeline
pipe = pipeline("image-classification", model="[seu-usuario]/[nome-do-seu-repositorio]")
resultado = pipe("url_ou_caminho_para_uma_imagem.jpg")
print(resultado)