Einführung
Die medizinische Bildanalyse spielt in der modernen medizinischen Diagnostik eine wichtige Rolle. Mit der rasanten Entwicklung der Deep-Learning-Technologie sind wir nun in der Lage, leistungsstarke neuronale Netze zur automatischen Identifizierung, Segmentierung und Diagnose medizinischer Bilder wie MRT-Bilder (Magnetresonanztomographie) und CT-Bilder (Computertomographie) zu nutzen. In diesem Blog werden die Verwendung der R-Sprache und Deep Learning für die medizinische Bildanalyse sowie mögliche Anwendungen im medizinischen Bereich ausführlich vorgestellt.
Erster Teil: Datenerfassung und -verständnis
Vor der Durchführung einer medizinischen Bildanalyse besteht die erste Priorität darin, geeignete medizinische Bilddaten zu erhalten. Zu diesen Daten gehören in der Regel MRT- oder CT-Scanbilder sowie entsprechende Beschriftungen oder Diagnoseinformationen. In diesem Blog verwenden wir als Beispiel einen öffentlich verfügbaren medizinischen Bildgebungsdatensatz.
Laden Sie zunächst die erforderlichen R-Sprachbibliotheken und laden Sie den Beispieldatensatz herunter.
# 加载所需的库
library(reticulate)
library(keras)
library(imager)
library(tidyr)
# 使用Python下载示例数据集（可替换为自己的数据集）
py_run_string("import urllib.request
urllib.request.urlretrieve('https://example.com/medical_images.zip', 'medical_images.zip')")
# 解压数据集
py_run_string("import zipfile
with zipfile.ZipFile('medical_images.zip', 'r') as zip_ref:
zip_ref.extractall('medical_images')")
Als nächstes lesen und verstehen wir medizinische Bilddaten.
# 读取示例MRI图像和标签
image_path <