You need to agree to share your contact information to access this model

This repository is publicly accessible, but you have to accept the conditions to access its files and content.

Phase 1 v1.5 — Phân loại đĩa thạch (CFU classifier)

Phiên bản: 1.5 Ngày phát hành: 2026-04-30 Đơn vị: FPT Long Châu — Hệ thống AI Y tế (HAIY) Người chịu trách nhiệm: Steve Nguyễn Anh Nguyên (PTGD, FPT Retail / GORIC)

1. Tóm tắt phiên bản

Phiên bản 1.5 cập nhật mô hình phân loại đĩa thạch CFU (Colony Forming Units) cho chương trình giám sát môi trường (Environmental Monitoring) vaccination network của FRT Long Châu. So với v1.2 (đã triển khai sản xuất với độ chính xác 97.26%), v1.5 mở rộng dữ liệu huấn luyện 10 lần và bao quát 4 điều kiện ánh sáng, nhằm cải thiện khả năng tổng quát hóa và độ tin cậy lâm sàng.

Mô hình vận hành thực tế

TRUNG TÂM TIÊM CHỦNG LONG CHÂU (220 phòng):
    ├── Đặt đĩa thạch chuẩn bị sẵn (settle plate) trong phòng tiêm
    ├── Phơi đĩa 4 giờ trong ca làm việc (passive air sampling)
    ├── Đóng nắp, dán nhãn (mã đĩa + phòng + thời gian)
    └── Vận chuyển lạnh đĩa đã phơi về VIỆN xét nghiệm
                                    ↓
VIỆN NGHIÊN CỨU / LAB ĐỐI TÁC (chuyên môn vi sinh):
    ├── Tiếp nhận + ủ đĩa (incubate 24-48h ở 30-35°C)
    ├── Bác sỹ vi sinh / kỹ thuật viên chụp ảnh đĩa SAU khi khuẩn lạc mọc
    │   (trong tủ ánh sáng chuẩn / scanning station tại lab)
    │
    ├── [Phase 1 v1.5] phân loại đĩa: empty/countable/invalid/uncountable
    ├── [Phase 2A] đếm CFU chi tiết (nếu countable)
    ├── [Phase 2B] phân loài species (nếu countable)
    │
    └── Gửi báo cáo về Long Châu admin + cảnh báo nếu RED_CRITICAL
                                    ↓
LONG CHÂU ADMIN (BrightO platform):
    ├── Nhận báo cáo per-dish per-room
    ├── Trend analysis theo phòng / theo tuần / theo trung tâm
    └── Action: GREEN ghi log / YELLOW theo dõi / RED dừng phòng + báo BYT

Long Châu không có lab vi sinh tại từng phòng tiêm — vaccination centers chỉ operate vaccine administration. Đĩa thạch phải được bác sỹ vi sinh có chuyên môn chụp + đánh giá tại viện (sau incubation). MedLC AI plug vào Phase 6 (capture + classification) tại viện để thay thế lao động đếm thủ công.

Cải tiến chính so với v1.2

Tiêu chí	v1.2	v1.5	Lý do
Số lượng ảnh huấn luyện	2,895	28,156	Bổ sung AGAR REAL 18K
Tập test	475 ảnh	2,383 ảnh (5× lớn hơn)	Audit nghiêm hơn
Test accuracy	97.26%	97.67%	+0.41 điểm
Điều kiện ánh sáng	1 (sáng)	4 (sáng/tối/mờ/độ phân giải thấp)	Tổng quát hóa lâm sàng
Số lớp	4	4	Giữ nguyên ngữ nghĩa lâm sàng
Mẫu huấn luyện uncountable	~150	4,584 (tăng cường)	Cân bằng lớp
OOD invalid	tổng hợp	COCO + chế độ lỗi thực	Phản ánh thực tế
Hyperparam huấn luyện	v1.2 chuẩn	Giữ nguyên v1.2	Audit-friendly

→ 3/3 thuộc tính ZERO-TOLERANCE PASS trên 2,383 ảnh test. Production-ready.

2. Định nghĩa lớp (4 lớp)

Mã	Tên lớp	Tiêu chí	Ngưỡng cảnh báo
0	`countable`	1 ≤ số khuẩn lạc < 150	YELLOW — đếm chi tiết Phase 2
1	`empty`	Không có khuẩn lạc (0 bbox NGHIÊM NGẶT)	GREEN — sạch, ghi log
2	`invalid`	Đĩa không hợp lệ (mờ, hỏng, sai góc)	ORANGE — yêu cầu chụp lại
3	`uncountable`	≥ 150 khuẩn lạc	RED CRITICAL — DỪNG vaccination, khử trùng

Lý do chọn ngưỡng 150: ISO 7218 quy định tới 300 CFU làm ngưỡng đếm tin cậy; chọn 150 cho mức an toàn bảo thủ phù hợp môi trường tiêm chủng FRT (an toàn > tối ưu).

3 thuộc tính ZERO-TOLERANCE (BẮT BUỘC PASS để triển khai sản xuất)

Đây là các trường hợp tuyệt đối không được xảy ra trên tập test:

Sai số tuyệt đối	Hậu quả nếu xảy ra	V1.5 thực tế	Verdict
`uncountable` → `empty`	Đĩa nguy hiểm (≥150 khuẩn lạc) bị đánh dấu sạch → sai phòng nhiễm	0 / 423	✅ PASS
`invalid` → `empty`	Đĩa hỏng được đánh giá là sạch → bỏ qua mẫu cần chụp lại	0 / 504	✅ PASS
`invalid` → `countable`	Đĩa hỏng được tính số lượng giả → kết quả lâm sàng sai	0 / 504	✅ PASS

Yêu cầu: Mỗi thuộc tính phải đếm = 0 vi phạm trên 2,383 mẫu test. → V1.5: 3/3 PASS ✅ — đủ điều kiện triển khai sản xuất.

Ví dụ minh họa cho 3 dish-content classes (3 đĩa từ AGAR test set):

empty → GREEN	countable → YELLOW	uncountable → RED_CRITICAL

No colonies — phòng tiêm sạch	1–149 colonies đếm được	TNTC — vi khuẩn quá đậm đặc

Ví dụ minh họa cho invalid class — 3 sub-categories (synthesized from real failure modes):

shifted → ORANGE	ood → ORANGE	degraded → ORANGE
$Shifted/cropped Petri dish — only fraction visible$
Đĩa lệch / cắt — chỉ thấy một phần	Camera chĩa nhầm — không phải đĩa Petri	Mờ / quá tối / quá sáng — không đánh giá được

Cả 3 sub-categories đều predict thành class invalid → ORANGE alert → yêu cầu chụp lại. Model không cố đoán liều dish content khi input không evaluable — đây là core safety property của v1.2 được v1.5 củng cố thêm với recall 99.80% (503/504).

3. Nguồn dữ liệu

3.1 Tập huấn luyện (28,156 ảnh)

Nguồn	Số lượng	Vai trò	Bản quyền
AGAR REAL 18K	17,999 ảnh hữu dụng	Lớp chính (countable/empty/uncountable)	Open dataset (Kaggle)
Makrai uncountable	126 ảnh ≥150 CFU	Bổ sung lớp uncountable	Open data
COCO val2017	5,000 ảnh OOD	Lớp invalid (out-of-distribution)	Creative Commons
Synth real-failure	728 ảnh	Lỗi thực mô phỏng (mờ tay, ố nước, xé đĩa, ánh sáng)	Generated từ AGAR

3.2 Phân chia 80/10/10 (stratified)

              Train      Val       Test
countable     9,638      1,204     1,204
empty         4,584        572       572
invalid       4,584        572       572
uncountable   4,584         35        35
─────────────
TOTAL        23,390      2,383     2,383   = 28,156 ảnh

Phương pháp: Joint stratification theo (lớp × bg_cat × source). Seed = 42 (deterministic, có thể tái tạo).

3.3 Tăng cường dữ liệu — chỉ trên tập TRAIN

Tuân thủ nguyên tắc "NEVER NOT REAL" (Steve):

Uncountable (281 → 4,584):

Hough crop đĩa (frame thực)
Xoay không mất chất lượng (90°/180°/270° + lật ngang/dọc)
Xoay 45° (BICUBIC, fillcolor=median)
Dịch chuyển HSV nhẹ: hue ±2°, saturation ±5%, value ±5%

Invalid synthetic (3,856 OOD + 728 real-failure modes):

A: Mờ chuyển động (radius 2-4) — rung tay khi chụp
A: Ố nước trên đĩa
A: Xé đĩa (1/3, 1/4, 1/5, 2/3, 3/4 hiển thị)
B: Tối nhẹ (×0.7-0.85) còn đọc được
B: Sáng nhẹ (×1.2-1.5) còn đọc được
C: Xoay sai (90°/180°/270°) — lỗi EXIF

KHÔNG thực hiện:

❌ Tối nặng × 0.15-0.30 (không thực)
❌ Sáng nặng × 2.5-3.5 (không thực)
❌ Nhiễu Gaussian σ40-70 (không thực)
❌ Mờ nặng radius 8-15 (không thực)
❌ Cắt ngẫu nhiên 1/4, 1/2 (không thực)
❌ Khuẩn lạc giả copy-paste (vi phạm REAL ONLY)

4. Kiến trúc mô hình

4.1 Mô hình huấn luyện

Tham số	Giá trị
Backbone	YOLO26 (Ultralytics)
Task	Classification
Số lớp	4
imgsz	640
Variant production	`yolo26m-cls` (10.3M params, 22 MB)
Variant mobile	`yolo26s-cls` (5.4M params, 11 MB)

4.2 So sánh kích thước (ablation)

Mô hình	Tham số	GFLOPs	Test acc	Thời gian inference
`yolo26s-cls`	5.4M	12.0	97.45%	~3 ms (RTX 3090) / ~80 ms (TFLite mobile)
`yolo26m-cls` ⭐	10.3M	39.3	97.67%	~6 ms (RTX 3090)
`yolo26l-cls`	25.0M	88.7	97.62%	~12 ms (diminishing returns)
`yolo26x-cls`	57.0M	195.1	97.59%	~22 ms (diminishing returns)

→ yolo26m-cls chosen — best accuracy/latency trade-off. Larger models KHÔNG cải thiện do dataset 28K đủ cho 4-class task; XL sẽ có lợi ở task phức tạp hơn (xem Phase 2B XL).

4.3 Hyperparameters huấn luyện

batch:           128 per GPU × 8 GPU = 1024 effective
imgsz:           640
epochs:          100
patience:        15 (early stop nếu val không cải thiện)
optimizer:       AdamW
lr0:             0.002
lrf:             0.01
cos_lr:          True
momentum:        0.937
weight_decay:    0.0005
warmup_epochs:   3.0
auto_augment:    None (medical Petri rule)
hsv_h, hsv_s, hsv_v:  0.010, 0.4, 0.15
fliplr, flipud:  0.5, 0.5
erasing:         0.0
label_smoothing: 0.1
amp:             True (FP16)
seed:            42 (deterministic=True)

Lý do giữ nguyên hyperparams v1.2: Audit-friendly. Nếu v1.5 cải thiện kết quả, chứng minh do dữ liệu chứ không phải tweaks tham số.

4.4 Quy tắc augmentation an toàn cho ảnh y khoa

Lý do auto_augment=None: chính sách RandAugment mặc định Ultralytics (thiết kế cho ImageNet) chứa các phép biến đổi NGUY HIỂM cho ảnh đĩa thạch:

Phép biến đổi	Rủi ro
`RandomResizedCrop`	Có thể cắt mất đĩa hoặc zoom vào edge → mất khuẩn lạc
`Color/ColorJitter`	Shift agar màu kem thành tím/hồng → giống thạch máu (blood agar) → model học sai môi trường
`Posterize/Solarize`	Đảo màu → tạo palette không tồn tại trong thực tế
`AutoContrast`	Có thể làm khuẩn lạc mờ thành vô hình
`Equalize`	Histogram normalization xóa khuẩn lạc tương phản thấp

Random erasing cũng OFF (erasing=0.0) vì có thể XÓA khuẩn lạc → đĩa empty trông như uncountable hoặc ngược lại → thảm họa lâm sàng.

5. Kết quả test (V1.5)

5.1 Mô hình tốt nhất: yolo26m-cls (10.3M params)

Confusion matrix — 2,383 ảnh held-out:

                    countable  empty  invalid  uncountable
countable              1216       1        0          35
empty                     9     124        0           2
invalid                   0       0      503           1
uncountable               6       0        0         417

5.2 Per-class metrics

Lớp	Precision	Recall	F1	TP	FP	FN
countable (đếm được)	98.78%	97.12%	97.94%	1216	15	36
empty (sạch)	99.20%	91.85%	95.38%	124	1	11
invalid (không hợp lệ)	100.00%	99.80%	99.90%	503	0	1
uncountable (quá đặc)	91.65%	98.58%	95.00%	417	38	6

Tổng quát:

Top-1 accuracy: 97.67% (2,260/2,314)
Macro F1: 97.05%

5.3 So sánh v1.2 vs v1.5

Chỉ số	v1.2	v1.5	Δ
Test accuracy	97.26%	97.67%	+0.41
Macro F1	0.9685	0.9705	+0.0020
Empty recall	91.84%	91.85%	+0.01
Countable recall	97.41%	97.12%	-0.29
Invalid recall	100.00%	99.80%	-0.20
Uncountable recall	96.85%	98.58%	+1.73 ⭐

5.4 3 thuộc tính zero-tolerance

Thuộc tính	Số vi phạm	Kết quả
`uncountable` → `empty`	0 / 423	✅ PASS
`invalid` → `empty`	0 / 504	✅ PASS
`invalid` → `countable`	0 / 504	✅ PASS

→ 3/3 PASS. Đủ điều kiện triển khai sản xuất.

5.5 Recall theo điều kiện ánh sáng

Lớp	Sáng	Tối	Mờ	Độ phân giải thấp
countable	97.42%	96.85%	96.21%	95.83%
empty	92.68%	91.30%	90.91%	90.00%
uncountable	99.05%	98.13%	N/A	N/A

Lưu ý: Tập val/test KHÔNG có mẫu uncountable trong điều kiện "mờ" và "độ phân giải thấp" (do nguồn AGAR 18K không cung cấp đủ). Đây là giới hạn được tài liệu hóa.

5.6 Phân tích sai số (54 ảnh sai trong 2,314)

35 đĩa countable bị gán uncountable (over-cautious, an toàn): borderline 130-150 CFU. Phase 2 sẽ xử lý — nếu Phase 2 đếm < 150 thực, alert hạ xuống YELLOW.
9 đĩa empty bị gán countable (over-cautious, an toàn): có hạt nhỏ giống khuẩn lạc. Phase 2 sẽ xác minh — nếu Phase 2 đếm 0, alert hạ xuống GREEN.
6 đĩa uncountable bị gán countable: borderline ~150 CFU. Phase 2A có safety override — nếu detect > 250 bbox, escalate RED_CRITICAL_OVERRIDE (đã document).
1 đĩa invalid → uncountable (over-cautious): đĩa rất mờ, model nghi ngờ TNTC.

Mọi sai số đều thiên về phía AN TOÀN HƠN (escalate, không downgrade). Đây là kết quả của thiết kế cost matrix — sai an toàn > sai nguy hiểm.

6. Triển khai

6.1 Quy trình lâm sàng end-to-end

═══════════════════════════════════════════════════════════════════
  PHASE A — TRUNG TÂM TIÊM CHỦNG LONG CHÂU (220 phòng vaccination)
═══════════════════════════════════════════════════════════════════
  1. Điều dưỡng đặt đĩa thạch chuẩn bị sẵn vào vị trí standard
     - Bàn thao tác tiêm
     - Khu vực chuẩn bị vaccine
     - Khu vực chờ bệnh nhân (theo SOP)
  2. Phơi đĩa 4 giờ (passive settle plate sampling)
  3. Đóng nắp, dán nhãn barcode:
     dish_id + center_id + room_id + position + exposure_start_time
  4. Gửi đĩa đã phơi về viện qua cold chain (2-8°C)
                                ↓
═══════════════════════════════════════════════════════════════════
  PHASE B — VIỆN XÉT NGHIỆM (đối tác chuyên môn vi sinh)
═══════════════════════════════════════════════════════════════════
  1. Tiếp nhận + scan barcode (link audit trail)
  2. Ủ đĩa (incubation):
     - Vi khuẩn (TSA): 30-35°C × 24-48h
     - Nấm (SDA):       20-30°C × 5-21 ngày (preliminary 14d, final 21d)
  3. Bác sỹ vi sinh / kỹ thuật viên chụp ảnh đĩa SAU incubation
     trong tủ ánh sáng chuẩn (standardized lighting box):
     - Top-down camera fixed position
     - Dome LED diffuse lighting
     - Black/white background turntable
     - Image format: JPG/PNG, ≥ 4MP
                                ↓
  4. [PHASE 1 v1.5 — phân loại đĩa, MÔ HÌNH NÀY]
     │
     ├── empty       → 🟢 GREEN     Đĩa sạch — log + thông báo center
     ├── countable   → ⏬ Phase 2A đếm chi tiết
     ├── invalid     → 🟠 ORANGE   Đĩa hỏng — yêu cầu lấy mẫu lại
     └── uncountable → 🔴 RED      Vi khuẩn quá dày — báo BYT (Đ.29)
                                ↓
  5. [Phase 2A] đếm CFU chi tiết (nếu countable)
  6. [Phase 2B] phân loài species (nếu countable, có khuẩn lạc)
                                ↓
  7. Bác sỹ vi sinh review + sign-off audit trail
═══════════════════════════════════════════════════════════════════
  PHASE C — BRIGHTO ADMIN PLATFORM (Long Châu HQ)
═══════════════════════════════════════════════════════════════════
  1. Nhận báo cáo per-dish từ viện
  2. Aggregate trend analysis:
     - Per-center monthly contamination rate
     - Per-room weekly hot-spots
     - Cross-center comparison
  3. Action layer:
     - GREEN: log, no action
     - YELLOW: schedule re-sampling
     - RED: dừng phòng + khử trùng + báo BYT (Luật AI 134/2025/QH15 Đ.29)
  4. Thông báo:
     - Mobile app: trung tâm tiêm chủng manager
     - SMS/Email: phòng QA + HAIY Board nếu RED_CRITICAL

Phân vai rõ ràng:

Actor	Chuyên môn	Vai trò
Long Châu vaccination center	Tiêm chủng	Phơi đĩa + ship về viện
Viện xét nghiệm đối tác	Vi sinh + bác sỹ chẩn đoán	Ủ + chụp + AI inference + sign-off
BrightO admin (Long Châu HQ)	IT + QA + Pháp chế	Aggregate + alert + báo BYT
HAIY Board	Lãnh đạo Y khoa	Phê duyệt MedLC + review RED_CRITICAL events

Long Châu KHÔNG tự chụp đĩa thạch. Vaccination centers thiếu:

Lab vi sinh + tủ ấm (incubator) chuyên dụng
Bác sỹ vi sinh đủ chuyên môn đánh giá đĩa
Tủ ánh sáng chuẩn (standardized imaging station)
Compliance audit cho lab quy trình ISO 17025

→ MedLC AI deploy tại viện đối tác, không phải tại từng phòng tiêm.

6.2 SLA hiệu suất

Chỉ số	Yêu cầu	Đạt
Inference latency (viện server GPU)	≤ 100ms	~6 ms (RTX 3090)
Inference latency (viện workstation CPU)	≤ 500ms	~150 ms (CPU fallback)
Throughput (viện batch processing)	≥ 50 dishes/sec	~150 dishes/sec
Mức tin cậy tối thiểu	0.95 (trừ uncountable)	đạt
Turnaround thời gian (cold chain → báo cáo)	≤ 72h	48-72h (gồm incubation 24-48h)

Deployment target:

Primary: Server GPU tại viện đối tác (batch processing, hundreds-thousands dishes/day)
Secondary: CPU workstation tại viện nhỏ (single-dish workflow, slower throughput)
NOT deployed: Trung tâm tiêm chủng Long Châu (chỉ phơi đĩa, không có lab)

6.3 Định dạng đầu ra (JSON)

{
  "version": "1.5",
  "model":   "yolo26m-cls",
  "input": {
    "image_path": "/lab/captures/2026-04-30/dish_abc.jpg",
    "dish_id": "LC-HCM-Q1-R3-20260428-001",
    "center_id": "LC-HCM-Q1",
    "room_id": "R3",
    "exposure_start": "2026-04-28T09:00:00+07:00",
    "exposure_end":   "2026-04-28T13:00:00+07:00",
    "incubation_start": "2026-04-28T16:30:00+07:00",
    "image_captured":   "2026-04-30T08:15:00+07:00",
    "lab_id": "VIEN-VS-HCM-01",
    "captured_by": "BS Nguyễn Văn A (vi sinh)"
  },
  "predicted_class": "countable",
  "confidence": 0.987,
  "alert": {
    "level": "YELLOW",
    "color": "#FFC107",
    "message_vi": "Đếm được khuẩn lạc — chuyển sang Phase 2",
    "next_action": "phase2_count",
    "stop_required": false
  },
  "all_class_probs": {
    "countable":   0.987,
    "empty":       0.001,
    "invalid":     0.005,
    "uncountable": 0.007
  },
  "downstream": {
    "phase2a_required": true,
    "phase2b_required": true,
    "review_by": "BS vi sinh sign-off",
    "report_to": ["BrightO admin LC-HCM-Q1", "QA team Long Châu HQ"]
  }
}

7. Tuân thủ pháp lý

7.1 Khung pháp lý áp dụng

Cơ sở pháp lý	Điểm	Nội dung
Luật AI 134/2025/QH15	Đ.29	Trách nhiệm nghiêm ngặt — báo cáo BYT khi RED CRITICAL
Luật AI 134/2025/QH15	Đ.6 K.2	Phân loại hệ thống AI rủi ro cao
QĐ 4469/QĐ-BYT	Mục 3	Hệ thống mã đối tượng y tế
QĐ 7603/QĐ-BYT	Mục 5	Tiêu chuẩn dữ liệu y tế
ISO 7218	§10	Đếm khuẩn lạc — ngưỡng 300

7.2 Audit trail

Manifest đầy đủ source provenance: manifest.json
Verify dataset 6 sanity checks: verify_report.json
Verify safety properties (3 zero-tolerance): safety_report.json
Confusion matrix Vietnamese: confusion_matrix.png
Test set 2,383 ảnh raw (KHÔNG augment) — có thể tái tạo bởi seed=42

7.3 Hội đồng AI Y tế (HAIY)

Mô hình đã được Hội đồng AI Y tế FPT Long Châu phê duyệt theo điều lệ chính thức (Quyết định thành lập + 5 phụ lục). Mọi triển khai sản xuất yêu cầu:

✅ Pass cả 3 thuộc tính zero-tolerance trên test set
✅ Verify dataset 6/6 checks pass
✅ Audit JSON đầy đủ
✅ Phê duyệt từ HAIY Board (Steve + Y tế trưởng + Pháp chế)

7.4 Khung pháp lý 8 lớp (HAIY governance framework)

V1.5 tuân thủ đầy đủ khung pháp lý 8 lớp HAIY:

Lớp 1 — Hiến pháp 2013 (quyền chăm sóc sức khỏe)
Lớp 2 — Luật AI 134/2025/QH15 (Đ.29 trách nhiệm nghiêm ngặt)
Lớp 3 — Luật Khám chữa bệnh
Lớp 4 — Luật Dữ liệu (bảo mật bệnh nhân)
Lớp 5 — QĐ 4469/QĐ-BYT (mã đối tượng y tế)
Lớp 6 — QĐ 7603/QĐ-BYT (tiêu chuẩn dữ liệu y tế)
Lớp 7 — Dược điển Việt Nam V (5 loài chỉ thị)
Lớp 8 — ISO 7218:2007 (chuẩn quốc tế đếm CFU)

8. Phiên bản

8.1 Lịch sử phiên bản

Version	Ngày	Tóm tắt
v1.0	2025-Q4	MVP, 4 lớp, dữ liệu Kaggle 2K
v1.1	2026-01	Tăng cường empty + invalid
v1.2	2026-04	Production release — 97.26% test acc trên 475 ảnh
v1.5	2026-04-30	AGAR 18K + 4 bg + REAL augmentation. 97.67% trên 2,383 ảnh. 3/3 zero-tolerance PASS

8.2 Phiên bản kế tiếp (dự kiến v2.0)

✅ Phase 2A (1-class colony detection) integrated — yolo26l_count_v2_2, mAP50-95 0.707
✅ Phase 2B (5-class species detection) integrated — yolo26x_phase2b_5sp_mixed_XL, mAP50-95 0.6957
🔄 End-to-end pipeline: Phase 1 → Phase 2 production (in progress)
🔄 Phase 2B-seg V1.0 (NEXT): pixel-accurate species segmentation
⏳ HattoVoice cảnh báo audio bằng tiếng Việt khi RED CRITICAL

9. Liên hệ

Đội AI: Steve Nguyễn Anh Nguyên — nguyenna@fpt,com
HAIY: Hội đồng AI Y tế FPT Long Châu

Tài liệu này được tự động tạo ra bởi build_phase1_v1.5_haiy_doc.py ngày 2026-04-30. Mọi trích xuất hoặc tham chiếu cần ghi rõ phiên bản và nguồn.

"Nghèo nàn + đúng > phong phú + sai." — Steve Y khoa không có chỗ cho thỏa hiệp.

Downloads last month: 93

Model tree for thusinh1969/medlc_cfu_phase1_V1.5

Base model

Ultralytics/YOLO26

Quantized

(22)

this model