Colon Polyp Recogn

Application prototype pour la reconnaissance de polypes ou de tissus sains à partir de coupures d'images de coloscopie. La reconnaissance d'images est effectuée avec un réseau neuronal pré-entraîné à l'aide de TensorFlow et TensorFlow Lite. Ce réseau a été formé avec des coupures de la base de données CVC-ClinicDB. Le modèle prédictif est limité aux coupures de polypes et de non-polypes uniquement. En validation, une précision de 0,92 est obtenue avec la classe non-polype et de 0,98 avec la classe polype.
L'application est sans publicité et ne collecte aucune information personnelle. À l'avenir, il est prévu d'améliorer le modèle actuel et d'implémenter de nouveaux modèles avec de nouveaux algorithmes tels que SSD MobileNet et YOLO. Fabriqué et conçu par le laboratoire RNASA-IMEDIR, CITIC, Université de La Corogne (UDC). Si vous avez des suggestions, veuillez nous contacter à labrnasa@gmail.com.