Aplicación para la clasificación radiografías de tórax para la detección de Covid

Descripción

El clasificador alcanza una precisión superior al 95%, aunque es una precisión muy alta este modelo no es lo suficientemente robusto como para ser empleado en un entorno médico real y solo tiene fines didácticos.

La aplicación web se comunica con el servidor el cual contiene una API, que se encarga de recibir la imagen y hacer el procesamiento para la clasificación de la imagen, al final el servidor nos devuelve la respuesta. Se implementa un componente de "Drag & Drop" para la subida de archivos.

Si quieres saber como se entrena este modelo, visita este repositorio: https://github.com/CarlosVargasDev/clasificador-resnet18-covid-xray

Requisitos Previos: API

1. Tener instalado Python.
2. Tener instalado PyTorch y torchvision, el comando para instalarlo mediante anaconda es el siguiente: 'conda install pytorch torchvision cudatoolkit=10.2 -c pytorch';
3. Tener instalado PILL
4. Tener instalado Flask
5. Tener instalado flask-cors

Requisitos Previos: Aplicación Angular

1. Tener instalado NodeJs y NPM
2. Tener instalado Angular

Run: API

• Dirígete a la carpeta 'API'.
• Corre el archivo python 'app.py' con el comando 'python app.py'.

Run: Aplicación Angular

• Dirígete a la carpeta 'frontEnd'
• Para correr localmente ejecuta 'ng serve' y navega a 'http://localhost:4200/'.
• No olvides que previamente tendras que haber lanzado la API del clasificador

Capturas sobre el funcionamiento

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