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import gradio as gr  

titulo = "Classificação de Tumores na Tireoide em Imagens de Ultrassom"
artigo = "Este estudo foi realizado por S. Serdar Helli usando HF Transformers ConvNext"

descricao = '''
Nódulo na tireoide é um dos carcinomas endócrinos mais comuns. Devido à sua maior capacidade de revelação e habilidade de distinguir entre nódulos benignos e malignos em características patológicas, a ultrassonografia se tornou a modalidade mais amplamente utilizada para encontrar e diagnosticar o câncer de tireoide em comparação com TC e RM.

Neste estudo, o objetivo é a classificação de tumores na tireoide em imagens de ultrassom com 2 categorias diferentes:

- Maligno (1)
- Benigno (0)

Subcategorias:

- 1 Glândula tireoide normal	
- 2 Cisto simples efetivamente benigno - % 0 Risco de malignidade (Benigno)
- 3 Muito provavelmente benigno - % 0,25 Risco de malignidade (Benigno)
- 4A Nódulos suspeitos; baixo risco de malignidade - % 6 Risco de malignidade (Maligno)
- 4B Nódulos suspeitos; alto risco de malignidade Uma ou duas características de alta suspeita - % 69 Risco de malignidade (Maligno)
- 5 Nódulos efetivamente malignos - % 100 Risco de malignidade (Maligno)

Este estudo foi realizado usando HF Transformers:

- [No Google Colab](https://colab.research.google.com/drive/1ueSq8Y_NmFr7NGdtS8FStI3d2HR-43LD?usp=sharing)

- [No Github](https://github.com/SerdarHelli/The-Classification-of-Thyroid-Tumors-on-UltraSound-Images-using-Deep-Learning-Methods)

- [Usando Keras e GradCam Com MultiClasses Artigo no Medium](https://serdarhelli.medium.com/the-basic-classification-of-thyroid-tumors-on-ultrasound-images-using-deep-learning-methods-46f812d859ea)

O Conjunto de Dados:
[A Universidade Nacional da Colômbia apresentou um banco de dados de imagens de ultrassom da tireoide de acesso aberto.](http://cimalab.unal.edu.co/?lang=es&mod=program&id=5)
Ref: Pedraza, Lina & Vargas, Carlos & Narváez, Fabián & Durán, Oscar & Muñoz, Emma & Romero, Eduardo. (2015). Um banco de dados de imagens de ultrassom da tireoide de acesso aberto. Progress in Biomedical Optics and Imaging - Proceedings of SPIE. 9287. 10.1117/12.2073532.
'''

exemplos = ["example_Benign1.png" ,"example_Benign2.png", "example_Malign2.png"]

# Criar uma interface Gradio
interface = gr.Interface.load("huggingface/SerdarHelli/ThyroidTumorClassificationModel",
                              title=titulo, exemplos=exemplos, cache_exemplos=False)

# Adicionar descrição como um componente de texto
interface.description = gr.Textbox(text=descricao, placeholder="Descrição", default=descricao, readonly=True)

# Lançar a interface
interface.launch()