NCT-CRC-HE Tissue Classifier (ResNet50)

Génération d'imagesNon disponible

par Communitynct-crc-he-resnet50-tissue

ResNet50 fine-tuned on the NCT-CRC-HE-45K colorectal histology dataset. It sorts an H&E tissue patch into nine classes: adipose (ADI), background (BACK), debris (DEB), lymphocytes (LYM), mucus (MUC), smooth muscle (MUS), normal mucosa (NORM), stroma (STR) and tumor epithelium (TUM). Research use only, not a diagnostic device.

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Statut: Non disponible
Entrée → Sortie: Texte + Image → Image
Développeur: Community
Mis à jour: 23 septembre 2026

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À propos de NCT-CRC-HE Tissue Classifier (ResNet50)

RésuméAu 23 septembre 2026

NCT-CRC-HE Tissue Classifier (ResNet50) est un modèle de Community dans la catégorie Génération d'images. NCT-CRC-HE Tissue Classifier (ResNet50) n'est actuellement pas disponible sur Railwail.

A Hugging Face transformers image-classification model that fine-tunes ResNet50 on the 45,000-patch validation split of the NCT-CRC-HE colorectal histology dataset. The label set matches the standard Kather nine-tissue taxonomy, so it is useful for tumor-versus-stroma mapping, tissue quantification and as a teaching example of patch-level histopathology classification. It runs through the hosted image-classification pipeline and returns class probabilities for one input patch. Not for clinical use.

Tarification

Actuellement indisponible. Il n'y a actuellement pas de prix pour ce modèle, il ne peut donc pas être exécuté.

API

Appelez NCT-CRC-HE Tissue Classifier (ResNet50) avec votre clé API Railwail. Utilisez cet ID de modèle dans la requête :

nct-crc-he-resnet50-tissueDocumentation API Obtenir une clé API

Aucun exemple API vérifié

L'API publique transmet un format d'entrée différent de celui dont ce modèle a besoin. Utilisez le playground ci-dessus.

Spécifications

ID du modèle: nct-crc-he-resnet50-tissue
Développeur: Community
Catégorie: Génération d'images
Entrée: Texte, Image
Sortie: Image
Entrée du catalogue mise à jour: 23 septembre 2026

Paramètres d'entrée

Entrées et paramètres du schéma d'entrée du modèle. L'exemple dans la section API montre lesquels l'API accepte.

ParamètreTypeDéfautValeurs autorisées

imageObligatoire
H&E colorectal tissue tile to classify
Type: Texte
Défaut: –
Valeurs autorisées: –

Cas d'usage

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Questions fréquemment posées

Qu'est-ce que NCT-CRC-HE Tissue Classifier (ResNet50) ?

NCT-CRC-HE Tissue Classifier (ResNet50) est un modèle de Community dans la catégorie Génération d'images. Il est répertorié sur Railwail mais ne peut pas être exécuté pour le moment.

Combien coûte NCT-CRC-HE Tissue Classifier (ResNet50) sur Railwail ?

NCT-CRC-HE Tissue Classifier (ResNet50) ne peut pas être exécuté sur Railwail pour le moment, il n'y a donc pas de prix actuel. Les alternatives disponibles avec leurs prix sont listées plus bas sur cette page.

Quels paramètres NCT-CRC-HE Tissue Classifier (ResNet50) supporte-t-il ?

Selon son schéma d'entrée, NCT-CRC-HE Tissue Classifier (ResNet50) connaît ces paramètres : image.

Quelle est la vitesse de NCT-CRC-HE Tissue Classifier (ResNet50) ?

Il n'y a pas encore assez d'exécutions mesurées de NCT-CRC-HE Tissue Classifier (ResNet50) sur Railwail pour indiquer un temps d'exécution. Cela dépend de l'entrée, des paramètres et de la charge chez le fournisseur.