Skip to content

Image preprocessing and exploratory data analysis; Medical image classification using a convolutional neural network (CNN) and ResNet18.

Notifications You must be signed in to change notification settings

IvanKarpovich/diabetic_retinopathy-

Folders and files

NameName
Last commit message
Last commit date

Latest commit

 

History

6 Commits
 
 
 
 

Repository files navigation

Diabetic retinopathy detection

Image preprocessing and exploratory data analysis Medical image classification using a convolutional neural network (CNN) and ResNet18.

Используется датасет со снимками глазного дна. Основная цель – научить модель определять тяжесть диабетической ретинопатии по снимку. В файле train.csv дана классификация снимков по следующим классам:

  1. Normal
  2. Mild
  3. Moderate
  4. Severe
  5. Proliferative

План предстоящей работы:

  • Посмотрим на состав классов в данных (кого больше, кого меньше)
  • Определим код для обучения модели
  • Разобьем данные (изображения) на train/val/test
  • Воспользуемся как сверточной нейронной сетью, написанной в библиотеке PyTorch, так и редобученной моделью ResNet
  • Проведем трансформации изображений для того, чтобы выделить существенные детали и стандартизовать изображения

About

Image preprocessing and exploratory data analysis; Medical image classification using a convolutional neural network (CNN) and ResNet18.

Resources

Stars

Watchers

Forks

Releases

No releases published

Packages

No packages published