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

参考資料

• Dusenberry、Mike、Hu、Fei 共著「Deep Learning for Breast Cancer Mitosis Detection」(2018 年)
• TUPAC16

ライセンス

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

• ローカルにデプロイする場合: GitHub 上のモデルの README に記載されている手順に従います。

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