Claude Skill MartKhám phá skillCâu dùng ngayHọc qua videoDùng terminalSkill là gì?
 
← Về danh sách

Architecture Zoo — Chọn kiến trúc mô hình cho ảnh y tế

Skill tư vấn giúp ánh xạ câu hỏi nghiên cứu ảnh y tế sang danh sách kiến trúc mô hình có trích dẫn bài báo gốc.

Dữ liệu · Phân tíchNâng cao★ 277⑂ 65Điểm AI 8/10Cập nhật lần cuối: 29 thg 8, 2026

Làm được gì

  • Giúp bạn xác định rõ loại bài toán (phân loại / phân vùng / phát hiện / transfer), modality và số chiều (2D hay khối 3D), quy mô dữ liệu có nhãn và các ràng buộc (mất cân bằng lớp, cấu trúc nhỏ, khả năng giải thích, tài nguyên triển khai).
  • Dẫn bạn qua cây quyết định (references/index.md) tới thẻ họ kiến trúc phù hợp: ResNet/EfficientNet/ViT/Swin, U-Net/3D U-Net/nnU-Net/Swin-UNETR, Faster R-CNN/RetinaNet/YOLO/DETR, SAM/MedSAM/TotalSegmentator/DINO/MAE, GCN/GAT/BrainGNN cho connectome não.
  • Mỗi thẻ nêu bài báo gốc, ý tưởng cốt lõi, khi nào dùng, ứng dụng trong ảnh y tế, mã tham chiếu và thiết kế kiểm định điển hình.
  • Kết quả là ghi chú quyết định decisions/architecture_choice.md để chuyển tiếp sang /model-scaffold, /model-validation.
  • Đây là skill tư vấn: không sinh code, không huấn luyện, và không phải bảng xếp hạng SOTA cập nhật liên tục.

Phù hợp với ai

  • Nghiên cứu sinh, nhà nghiên cứu AI y tế cần lý do có trích dẫn cho phần Methods.
  • Kỹ sư ML muốn chọn backbone theo ràng buộc dữ liệu thay vì chạy theo mô hình đang hot.
  • Nhóm lâm sàng cần tài liệu hoá lựa chọn mô hình để trả lời phản biện.

Ví dụ sử dụng

  • "Tôi có 200 ca CT có nhãn, cần phân vùng tổn thương nhỏ — nên dùng nnU-Net hay Swin-UNETR?"
  • "Chỉ có 400 ảnh X-quang ngực, huấn luyện ViT từ đầu có hợp lý không?"
  • "Phân loại connectome fMRI bằng GNN: GCN, GAT hay BrainGNN, kèm bài báo gốc?"

· · · Hướng dẫn cài đặt · · ·

Dùng thử ngay, không cần cài

Dán đoạn dưới vào Claude là dùng được skill này mà không cần cài đặt.

Hãy đọc hướng dẫn trong tệp này và làm theo để giúp mình:
https://raw.githubusercontent.com/Aperivue/medsci-skills/HEAD/skills/architecture-zoo/SKILL.md

Mình muốn: (viết việc bạn cần ở đây)

Nếu Claude không mở được liên kết, hãy mở liên kết và copy nội dung vào rồi dán.

↓ Thấy hữu ích thì tải ZIP bên dưới và cài. Sau đó skill tự chạy, không phải dán lại mỗi lần.

Cài vào ứng dụng Claude (không cần terminal)
  1. Tải tệp ZIP bằng nút bên dưới.
  2. Trong Claude, mở Settings → Capabilities và bật 'Code execution and file creation'. (chỉ một lần)
  3. Vào Customize → Skills → + → 'Upload a skill' rồi tải tệp ZIP lên.
↓ Tải ZIP
Cài vào Claude Code

Để Claude làm — dán câu dưới đây vào Claude Code

Hãy cài skill mình tìm thấy trên Claude Skill Mart.
Copy thư mục skills/architecture-zoo từ repo GitHub Aperivue/medsci-skills vào ~/.claude/skills/architecture-zoo/ của mình.
Sau khi cài xong, cho mình biết skill này làm được gì trong một câu.

Cài bằng lệnh thủ công

git clone https://github.com/Aperivue/medsci-skills.git && mkdir -p ~/.claude/skills && cp -r medsci-skills/skills/architecture-zoo ~/.claude/skills/

⚠ Đây là skill do người khác tạo. Hãy kiểm tra repo gốc trước khi cài.

  1. Mở terminal.
  2. Tải mã nguồn: git clone https://github.com/Aperivue/medsci-skills.git
  3. Tạo thư mục skill nếu chưa có: mkdir -p ~/.claude/skills
  4. Sao chép skill: cp -r medsci-skills/skills/architecture-zoo ~/.claude/skills/
  5. Kiểm tra thư mục references/ (index.md, classification.md, segmentation.md...) đã được sao chép đầy đủ.
  6. Nếu muốn dùng trọn quy trình, sao chép thêm model-scaffold, model-validation từ cùng kho.
  7. Khởi động lại Claude Code và thử hỏi "nên chọn kiến trúc nào cho bài toán phân vùng 3D?".
Xem mã nguồn trên GitHub ↗Giấy phép: MIT