Spaces:
Sleeping
Sleeping
File size: 1,937 Bytes
da9ab10 c9e6c97 8e1ab42 c9e6c97 da9ab10 f7bee87 da9ab10 c9e6c97 da9ab10 996ef21 f7bee87 da9ab10 8c352f6 |
1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12 13 14 15 16 17 18 19 20 21 22 23 24 25 26 27 28 29 30 31 32 33 34 35 36 37 38 39 40 41 42 43 44 45 46 47 48 49 50 51 52 53 54 55 |
import gradio as gr
import numpy as np
import tensorflow
from tensorflow.keras.models import load_model
from tensorflow.keras.preprocessing import image
MODEL_ISATRON_JEY = 'modelo_isatron_jeysshonl.h5'
cnn_model = load_model(MODEL_ISATRON_JEY)
def make_prediction(test_image):
test_image = test_image.name
test_image = image.load_img(test_image, target_size=(224, 224))
test_image = image.img_to_array(test_image) / 255.
test_image = np.expand_dims(test_image, axis=0)
result = cnn_model.predict(test_image)
return {"Normal": str(result[0][0]), "Neumonia": str(result[0][1])}
image_input = gr.inputs.Image(type="file")
description = " El modelo IsaTron es una Red Neuronal Convolucional (CNN) diseñada como un método de apoyo medico para el diagnóstico en imágenes radiológicas de neumonía
pediátrica. Isatron arroja un porcentaje para lograr interpretar la radiografia toráxica. En la parte inferioir encontrara unas imágenes que pueden ser
usadas para ejemplificar el funcionamiento del modelo."
enable_queue = True
examples = [
['1normal.jpeg'],
['neumo1.jpeg'],
['image1_pneumonia_virus.jpeg'],
['image1_pneumonia_bacteria.jpeg'],
['image2_normal.jpeg'],
['image2_pneumonia_bacteria.jpeg'],
['image3_normal.jpeg'],
['image4_normal.jpeg'],
]
article= "<p style='text-align: center'><span style='font-size: 15pt;'>IsaTron . Jeysshon Bustos . 2022. </span></p>"
interface=gr.Interface(fn=make_prediction,
inputs=image_input,
outputs='label',
title="Método de apoyo diagnóstico neumonía pediatrica IsaTron ",
##interpretation = "default",
description=description,
theme="default",
article=article,
examples=examples,
enable_queue=enable_queue
)
interface.launch(share=True)
|