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@@ -110,9 +110,21 @@ models = {
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110 |
for model_name, model in models.items():
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111 |
models[model_name] = model.to(device).eval()
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112 |
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113 |
-
# Define a interface Gradio sem o uso das opções desatualizadas
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114 |
my_app = gr.Interface(
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115 |
fn=processar_imagem_de_entrada_wrapper,
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116 |
inputs=[
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117 |
gr.inputs.Image(label="Angiograma:", shape=(512, 512)),
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118 |
-
gr.inputs.Dropdown(['SE-RegUNet 4GF', 'SE-RegUNet 16GF', 'AngioNet', 'EffUNet++ B5', 'Reg-SA-UNet++', '
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110 |
for model_name, model in models.items():
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111 |
models[model_name] = model.to(device).eval()
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112 |
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113 |
my_app = gr.Interface(
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114 |
fn=processar_imagem_de_entrada_wrapper,
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115 |
inputs=[
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116 |
gr.inputs.Image(label="Angiograma:", shape=(512, 512)),
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117 |
+
gr.inputs.Dropdown(['SE-RegUNet 4GF', 'SE-RegUNet 16GF', 'AngioNet', 'EffUNet++ B5', 'Reg-SA-UNet++', 'UNet3+'], label='Modelo', default='SE-RegUNet 4GF'),
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118 |
+
],
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119 |
+
outputs=[
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120 |
+
gr.outputs.Label(label="Tempo decorrido"),
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121 |
+
gr.outputs.Image(type="numpy", label="Imagem de Saída"),
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122 |
+
gr.outputs.Label(label="Status da Doença"),
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123 |
+
],
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124 |
+
title="Segmentação de Angiograma Coronariano",
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125 |
+
description="Esta aplicação segmenta angiogramas coronarianos usando modelos de segmentação pré-treinados. Faça o upload de uma imagem de angiograma e selecione um modelo para visualizar o resultado da segmentação.\n\nSelecione uma imagem de angiograma coronariano e um modelo de segmentação no painel à esquerda.\n\nStatus da Doença:\n- 'Disease Detected': Indica que a segmentação detectou uma área significativa de estenose.\n- 'No Disease': Indica que a segmentação não detectou estenose significativa.\nCom base no resultado, é recomendado consultar um profissional de saúde para avaliação e orientação adicional, se necessário.",
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126 |
+
theme="default",
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127 |
+
allow_flagging="never", # O parâmetro "allow_flagging" deve receber uma string ('auto', 'manual', ou 'never')
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128 |
+
)
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129 |
+
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130 |
+
my_app.launch()
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