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Songline/BrainTumor_FlairClassifier

sourceHugging Facemitupdated 2mo agoView on Hugging Face
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Model Card

Brain Tumor FLAIR Classifier

基于单份三维 FLAIR NIfTI 的脑肿瘤病例级二分类模型

模型基于 google/vit-base-patch16-224-in21k 微调 输入 .nii 或 .nii.gz 输出 yes_probability 与 yes 或 no 分类结果

Model Details

项目内容
架构Vision Transformer
输入三维 FLAIR NIfTI
病例聚合25 张轴位有效切片的阳性概率均值
冻结阈值0.548381
权重格式safetensors

Quick Start

powershell
git lfs install
git clone <repository-url>
cd brain-tumor-flair-classifier
git lfs pull
python -m venv .venv
.\.venv\Scripts\Activate.ps1
pip install -e .
python examples\infer.py --input path\to\flair.nii.gz --output outputs\result.json

GPU 可用时默认使用 CUDA

powershell
python examples\infer.py --input path\to\flair.nii.gz --device cpu

Python API

python
from brain_tumor_flair_classifier import FlairClassifier

classifier = FlairClassifier.from_pretrained('本地模型目录')
result = classifier.predict_nifti('path/to/flair.nii.gz')
print(result['yes_probability'])

发布到 Hugging Face 后可直接使用模型 ID

python
classifier = FlairClassifier.from_pretrained('用户名/模型仓库名')

Output

json
{
  "model_version": "v1",
  "threshold": 0.548381,
  "predicted_class": "yes",
  "yes_probability": 0.721431,
  "no_probability": 0.278569,
  "evaluated_slices": 25
}

Evaluation

数据范围分类结果
内部固定测试29 / 30 正确
UCSF-PDGM 外部开发阳性集灵敏度 16 / 20
HBN-SSI 外部开发健康集特异度 12 / 12
UPENN-GBM 最终盲测阳性集灵敏度 9 / 10
OpenNeuro ds003592 最终盲测健康集特异度 10 / 10
合并最终盲测分类19 / 20 正确

完整数据边界和评测说明见 docs/evaluation.md

Files

  • —config.json 模型配置
  • —model.safetensors 微调权重
  • —preprocessor_config.json 图像预处理配置
  • —examples/infer.py NIfTI 推理示例
  • —NOTICE.md 第三方组件与数据来源

License

代码采用 MIT License