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@@ -100,12 +100,63 @@ def image_classifier1(img):
     prediction_percentage = {'PNEUMONIA': float(prediction), 'NORMAL': float(1 - prediction)}
     return overlayed_img, prediction_percentage
 
-# Crear interfaz Gradio
+# Definir CSS personalizado
+custom_css = """
+body {
+    background-color: #e6f2ff;
+}
+
+h1 {
+    color: #003366;
+    text-align: center;
+}
+
+.gradio-container {
+    font-family: 'Arial', sans-serif;
+    max-width: 800px;
+    margin: auto;
+    padding: 20px;
+    background-color: #ffffff;
+    border-radius: 10px;
+}
+
+.footer {
+    text-align: center;
+    margin-top: 20px;
+    color: #003366;
+    font-size: 14px;
+}
+
+label {
+    font-weight: bold;
+    color: #003366;
+}
+
+button {
+    background-color: #0059b3;
+    color: white;
+    border: none;
+    padding: 10px 20px;
+    cursor: pointer;
+}
+
+button:hover {
+    background-color: #004080;
+}
+"""
+
+# Crear interfaz Gradio con CSS personalizado y pie de página
 demo_model1 = gr.Interface(
     fn=image_classifier1,
-    inputs="image",
-    outputs=[gr.outputs.Image(type="numpy"), "label"],
-    title="IsaTron V2 con Mapa de Calor"
+    inputs=gr.Image(type="pil", label="Sube una imagen de radiografía"),
+    outputs=[
+        gr.Image(type="numpy", label="Imagen con Mapa de Calor"),
+        gr.Label(num_top_classes=2, label="Resultados de Predicción")
+    ],
+    title="IsaTron V2 con Mapa de Calor",
+    description="Esta aplicación detecta neumonía a partir de imágenes de radiografías de tórax.",
+    article="<div class='footer'>Jeysshon 2024</div>",
+    css=custom_css
 )
 
 # Ejecutar la interfaz