RobustMIA

医学影像AI稳定性测试平台

通过内置的数十种扰动生成对抗样本来评估医学影像深度学习算法稳定性，为用户提供全方位、一站式的医学影像相关的模型稳定性评估服务。 我们致力于为医学影像深度学习算法的应用提供全面的保障，助力医学影像深度学习算法的应用。

RobustMIA平台介绍

RobustMIA平台通过添加噪声、添加模糊、颜色变换、几何变换、对抗攻击这5大类扰动方法，对医学影像进行扰动，生成对抗样本，评估模型的稳定性。 平台通过可视化的方式，直观地展示模型的稳定性，用户可以轻松地评估模型的性能和优化方向，为模型的进一步优化提供有力支持。

RobustMIA平台特点

RobustMIA平台具有数据安全、上手简单、自由度高、结果可视化等特点，让用户能够轻松地进行模型稳定性评估，提高算法的准确性和可靠性。 并且平台承诺做到测后即焚，不会保存用户上传的模型和数据集，以保证用户数据的安全性。

Safe

数据安全
RobustMIA平台采用测后即焚的方式，用户上传的模型和数据集在测试完成后会被自动删除，保证用户数据的安全性。

Simple

上手简单
RobustMIA平台提供了简单易用的用户界面，用户可以通过简单的操作完成模型的上传、测试和结果查看等操作。

Flexible

自由度高
RobustMIA平台支持自定义模型和私有数据集，用户可以根据自己的需求选择不同的模型类型和数据集进行测试。

Comprehensive

可视化丰富
RobustMIA平台提供了丰富的结果可视化功能，用户可以通过可视化的方式直观地查看模型的性能表现。

RobustMIA模型支持

RobustMIA平台支持输入图片分类、图片分割和图片检测三种基本的模型类型和对应数据集，并通过平台自动化的评估功能，对模型在数十种不同的干扰项目下的性能表现进行评分和排名。
分类 用于将输入的医学图像分为不同的类别，以进行疾病诊断和预测。
分割 用于将医学图像中的不同结构和组织区域分割出来，以便进行更详细和准确的疾病评估和诊断。
检测 用于检测医学图像中的病变或异常区域，以便医生可以在疾病早期进行干预和治疗。
文件封装
RobustMIA平台为用户提供了便捷的测试服务，支持自定义模型和数据集进行测试。只需要按照平台的格式要求，将自己的模型和数据集包装并上传，就能获得该模型在特定数据集上的稳定性测试结果。
模型文件 模型文件指基于PyTorch的TorchScript模块包装模型文件，有益于高性能部署。详细情况请点击这里。
数据文件 数据文件指的是用测试深度模型的数据集,平台需要一份测试集来作为测试的材料。详细情况请点击这里。