Colon Polyp Recogn

Prototypische Anwendung zur Erkennung von Polypen oder gesundem Gewebe aus Bildausschnitten einer Koloskopie. Die Bilderkennung wird mit einem vortrainierten neuronalen Netzwerk unter Verwendung von TensorFlow und TensorFlow Lite durchgeführt. Dieses Netzwerk wurde mit Ausschnitten aus der CVC-ClinicDB-Datenbank trainiert. Das Prädiktormodell ist nur auf Polypen- und Nichtpolypenausschnitte beschränkt. Bei der Validierung wird eine Genauigkeit von 0,92 bei der Nicht-Polypen-Klasse und 0,98 bei der Polypen-Klasse erreicht.
Die App ist werbefrei und sammelt keine persönlichen Daten. Es wird erwartet, dass in Zukunft das aktuelle Modell verbessert und neue Modelle mit neuen Algorithmen wie SSD MobileNet und YOLO implementiert werden. Hergestellt und entworfen vom RNASA-IMEDIR-Labor, CITIC, Universität A Coruña (UDC). Wenn Sie Vorschläge haben, kontaktieren Sie uns bitte unter labrnasa@gmail.com.