hse-knee-xray-research

Годовой проект студентов по ВШЭ по специальности "Машинное обучение высоконагруженных систем"

Описание данных:

Набор данных состоит из 1655 цифровых рентгеновских изображений коленного сустава. Исходные изображения представляют собой 8-битные изображения в оттенках серого. Каждое рентгенологическое рентгеновское изображение коленного сустава вручную классифицировано в соответствии со специальными медицинскими оценками двумя экспертами на 5 классов.

Эксперт I:

0- Normal (515 шт.)

1- Doubtful (478 шт.)

2- Mild (233 шт.)

3- Moderate (222 шт.)

4- Severe (207 шт.)

Эксперт II:

0- Normal (504 шт.)

1- Doubtful (489 шт.)

2- Mild (233 шт.)

3- Moderate (222 шт.)

4- Severe (207 шт.)

Ссылка на данные: https://tnn-hse-medtech.storage.yandexcloud.net

Модели

• ML-модель на основе HOG ссылка
• ML-модель на основе Autoencoder ссылка

Запуск работы проекта

Для начала необходимо прописать environments в docker-compose.yaml: API_S3_ACCESS_KEY_ID, API_S3_BUCKET, API_S3_SECRET_ACCESS_KEY, BOT_TOKEN.

После чего для запуска проекта можно прописать docker-compose -f ./docker-compose.yaml up

Иллюстрация работы