LITMIR.BIZ

Скачать книгу

данных, где изображения сопровождаются информацией о наличии или отсутствии опухоли.

      Тестирование и оценка модели:

      – Оценка качества модели на тестовом наборе данных для определения ее точности, чувствительности и специфичности при обнаружении опухолей.

      Интеграция в клиническую практику:

      – Проверка разработанной программы на реальных клинических данных с участием врачей и специалистов в области радиологии.

      – Внедрение программы в медицинскую практику для автоматического скрининга рентгеновских снимков и выявления опухолей грудной клетки.

      Приведенный ниже код демонстрирует пример программы на Python для обнаружения опухолей на рентгеновских снимках грудной клетки с использованием библиотеки машинного обучения TensorFlow:

      ```python

      import tensorflow as tf

      from tensorflow.keras import layers, models

      from tensorflow.keras.preprocessing.image import ImageDataGenerator

      # Создание модели сверточной нейронной сети (CNN)

      model = models.Sequential([

      layers.Conv2D(32, (3, 3), activation='relu', input_shape=(150, 150, 3)),

      layers.MaxPooling2D(2, 2),

      layers.Conv2D(64, (3, 3), activation='relu'),

      layers.MaxPooling2D(2, 2),

      layers.Conv2D(128, (3, 3), activation='relu'),

      layers.MaxPooling2D(2, 2),

      layers.Conv2D(128, (3, 3), activation='relu'),

      layers.MaxPooling2D(2, 2),

      layers.Flatten(),

      layers.Dense(512, activation='relu'),

      layers.Dense(1, activation='sigmoid')

      ])

      # Компиляция модели

      model.compile(optimizer='adam', loss='binary_crossentropy', metrics=['accuracy'])

      # Подготовка изображений для обучения и валидации с использованием генератора

      train_datagen = ImageDataGenerator(rescale=1./255)

      train_generator = train_datagen.flow_from_directory(

      '/path/to/training_data',

      target_size=(150, 150),

      batch_size=20,

      class_mode='binary'

      )

      validation_datagen = ImageDataGenerator(rescale=1./255)

      validation_generator = validation_datagen.flow_from_directory(

      '/path/to/validation_data',

      target_size=(150, 150),

      batch_size=20,

      class_mode='binary'

      )

      # Обучение модели

      history = model.fit(

      train_generator,

      steps_per_epoch=100,

      epochs=30,

      validation_data=validation_generator,

      validation_steps=50

      )

      # Оценка качества модели

      test_loss, test_acc = model.evaluate(validation_generator, verbose=2)

      print('\nТочность на валидационных данных:', test_acc)

      ```

      Прежде чем запускать этот код, убедитесь, что у вас установлены необходимые библиотеки, такие как TensorFlow и keras. Кроме того, замените `'/path/to/training_data'` и `'/path/to/validation_data'` путями к вашим данным обучения и валидации соответственно.

      Для установки библиотеки TensorFlow и keras воспользуйтесь следующими командами в терминале или командной строке, если вы используете pip:

      ```

      pip install tensorflow

      pip install keras

      ```

      После установки библиотек вы можете использовать предыдущий код для обнаружения опухолей на рентгеновских снимках грудной клетки.

      Рассмотрим этапы кода:

      1. Импорт библиотек: Сначала мы импортируем необходимые библиотеки TensorFlow и Keras, а также классы ImageDataGenerator, который позволяет автоматически подготавливать изображения для обучения.

      2. Создание модели сверточной нейронной сети (CNN): Мы создаем модель Sequential, которая представляет собой последовательную нейронную сеть. Затем мы добавляем различные слои сверточной нейронной сети с помощью метода `add()`. Эти слои включают в себя сверточные слои, слои пулинга и полносвязные

Скачать книгу