IBM Developer Japan Webサイトは2021年3月15日をもって終了となり、日本語コンテンツの一部は、オープンソースとして、提供予定です。 URLはこちら

乳がん有糸分裂検出器

概要

このモデルは、スライド画像全体から抽出された 64 x 64 の PNG 画像ファイルを入力として取り、画像に有糸分裂が含まれると予測される確率を出力します。このモデルは ResNet-50 モデルに変更を加えたもので、TUPAC16 で提供している補助的な有糸分裂データセットでトレーニングされています。詳細とその他の機能については、GitHub 上の deep-histopath リポジトリーを確認してください。

モデルのメタデータ

ドメイン アプリケーション 業種 フレームワーク トレーニング・データ 入力データの形式
視覚 画像分類 医療 Keras TUPAC16 64 x 64 の PNG 画像

参考資料

ライセンス

コンポーネント ライセンス リンク
モデルの GitHub リポジトリー Apache 2.0 LICENSE
トレーニング・データ カスタム・ライセンス TUPAC16

このモデルのデプロイ方法

このモデルは、以下のメカニズムを使用してデプロイできます。

  • Docker Hub からデプロイする場合:
docker run -it -p 5000:5000 codait/max-breast-cancer-mitosis-detector
  • Kubernetes 上にデプロイする場合:
kubectl apply -f https://raw.githubusercontent.com/IBM/MAX-Breast-Cancer-Mitosis-Detector/master/max-breast-cancer-mitosis-detector.yaml

使用例

モデルをデプロイしたら、コマンド・ラインからモデルをテストできます。例えばローカルで実行する場合は、以下のコマンドを使用します。

curl -F "image=@assets/true.png" -XPOST http://localhost:5000/model/predict
{
  "predictions": [
    {
      "probability": 0.9884441494941711
    }
  ],
  "status": "ok"
}

リンク

  • deep-histopath: TensorFlow、Keras、Apache Spark を使用した、乳がん細胞増殖スコアの予測子