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Medical Image Classification

Classification › Medical Image Classification 24 평가 기록 12 datasets

Medical Image Classification is a task in medical image analysis that involves classifying medical images, such as X-rays, MRI scans, and CT scans, into different categories based on the type of image or the presence of specific structures or diseases. The goal is to use computer algorithms to automatically identify and classify medical images based on their content, which can help in diagnosis, treatment planning, and disease monitoring.

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벤치마크

Papers with Code 아카이브의 데이터셋별 기록 예시입니다. 평가 조건과 지표 방향이 검증되지 않아 순위를 의미하지 않습니다.

Dataset기록된 모델 예시MetricPaperCode
Efficientnet-b0
Accuracy (%): 95.59F1-Score: 97.48Precision: 99.89Specificity: 99.45
논문 코드
Beta-Rank
Accuracy: 81.88
논문 코드
DaViT-T
GFLOPs: 4.5
논문 코드
InceptionV3
1:1 Accuracy: 90.2
논문 코드
DINO-CXR
Accuracy: 76.47
논문 -
PTRN
Mean AUC: 0.850
논문 코드
Astroformer
Top-1 Accuracy (%): 94.87
논문 코드
Beta-Rank
Accuracy: 72.44
논문 코드
EfficientNet Ensemble
AUC: 0.9490
논문 코드
SNAPSHOT ENSEMBLE
F1 score: 99.37
논문 코드
3D CNN
Accuracy: 83%AUC: 87%Specificity: 86Sensitivity: 0.86
논문 코드

데이터셋

12개

논문

라이브러리

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