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Modelo de Classificação de Lesões de Pele (HAM10000)

Este é um modelo de classificação de imagens baseado em Vision Transformer (ViT), treinado para classificar lesões de pele em 7 categorias diferentes. Ele foi ajustado (fine-tuned) a partir do modelo google/vit-base-patch16-224-in21k usando o dataset HAM10000.

Detalhes do Modelo

• Arquitetura: Vision Transformer (ViT)
• Modelo Base: google/vit-base-patch16-224-in21k
• Dataset: Nagabu/HAM10000
• Desenvolvido por: [Victor Hugo]

Uso Pretendido

Este modelo foi projetado para fins acadêmicos e de pesquisa, para auxiliar na classificação de imagens dermatoscópicas nas seguintes 7 categorias:

1. Melanoma (mel)
2. Nevo melanocítico (nv)
3. Carcinoma basocelular (bcc)
4. Ceratose actínica (akiec)
5. Ceratose benigna (bkl)
6. Dermatofibroma (df)
7. Lesões vasculares (vasc)

⚠️ Limitações e Alerta de Uso Responsável

ESTE MODELO NÃO É UM DISPOSITIVO MÉDICO E NÃO SUBSTITUI O DIAGNÓSTICO DE UM DERMATOLOGISTA QUALIFICADO.

• Os resultados são uma previsão estatística e não possuem validade diagnóstica.
• A acurácia do modelo depende da qualidade da imagem (iluminação, foco, enquadramento).
• Nunca utilize os resultados deste modelo para tomar decisões sobre sua saúde. Sempre consulte um médico.

Como Usar

Você pode usar este modelo com a pipeline da biblioteca transformers:

from transformers import pipeline

pipe = pipeline("image-classification", model="[seu-usuario]/[nome-do-seu-repositorio]")
resultado = pipe("url_ou_caminho_para_uma_imagem.jpg")
print(resultado)