[Machine Brother] Классификация медицинских изображений глубокого обучения

Юсянь: партнер по контенту CSDN, новый звездный наставник CSDN, полноценный творческий звездный создатель, 51CTO (ведущая знаменитость + эксперт-блогер), энтузиаст открытого исходного кода github (вторичная разработка исходного кода с нуля, серверная архитектура игры https: https:/ /github.com/Пикчен)

Применение глубокого обучения в классификации медицинских изображений подразумевает использование глубоких нейронных сетей для классификации и идентификации медицинских изображений. Алгоритм глубокого обучения может автоматически извлекать особенности изображения, изучая большой объем данных медицинских изображений, а также классифицировать и идентифицировать их в соответствии с этими особенностями.

Подробно описан принцип:

1. Подготовка данных: во-первых, необходимо собрать набор данных медицинских изображений, включая нормальные и аномальные образцы. Этими образцами могут быть медицинские изображения, такие как рентгеновские снимки, МРТ, КТ и т. д.

2. Предварительная обработка данных: предварительная обработка собранных медицинских изображений, включая шумоподавление изображений, улучшение изображений, нормализацию изображений и т. д., для повышения производительности алгоритмов классификации.

3. Создайте модель глубокой нейронной сети. Выберите модель глубокого обучения, подходящую для классификации медицинских изображений, например сверточную нейронную сеть (CNN). CNN — это модель глубокого обучения, особенно подходящая для классификации изображений, которая может автоматически изучать характеристики изображений и классифицировать их.

4. Обучение модели: модель глубокой нейронной сети обучается с использованием подготовленного набора данных медицинских изображений. В процессе обучения модель оптимизируется на основе входных данных медицинских изображений и соответствующих меток, чтобы модель могла точно классифицировать медицинские изображения.

5. Оценка модели. Используйте независимый набор тестов для оценки обученной модели и рассчитайте точность классификации, уровень отзыва, уровень точности и другие показатели для оценки производительности модели.

6. Применение модели: примените обученную модель к новым данным медицинских изображений для реализации функций автоматической классификации и распознавания.

Блок-схема базовой архитектуры.
        Ниже представлена ​​упрощенная блок-схема базовой архитектуры классификации медицинских изображений глубокого обучения:

+------------------+
|  数据准备与预处理   |
+------------------+
         |
         V
+------------------+
|  构建深度神经网络模型 |
+------------------+
         |
         V
+------------------+
|    模型训练      |
+------------------+
         |
         V
+------------------+
|    模型评估      |
+------------------+
         |
         V
+------------------+
|    模型应用      |
+------------------+

Объяснение сценария использования.
Классификация медицинских изображений с глубоким обучением может применяться в различных областях медицины, включая, помимо прочего, следующие:

1. Патология. Классифицируйте и идентифицируйте изображения патологических срезов, чтобы помочь врачам диагностировать заболевания и оценивать их тяжесть.

2. Радиология. Классифицируйте и идентифицируйте медицинские изображения, такие как рентгеновские снимки, МРТ и КТ, и помогайте врачам обнаруживать аномалии, такие как опухоли и переломы.

3. Офтальмология. Классифицируйте и идентифицируйте изображения глазного дна и изображения ОКТ, чтобы помочь врачам выявлять глазные заболевания, такие как глаукома и катаракта.

4. Неврология: классифицируйте и идентифицируйте изображения МРТ головного мозга и помогайте врачам обнаруживать заболевания головного мозга, такие как опухоли головного мозга и инсульты.

Пример реализации кода:
Ниже приведен простой пример использования Python для реализации классификации медицинских изображений глубокого обучения с использованием кода библиотеки Keras и платформы глубокого обучения TensorFlow:

import numpy as np
from keras.models import Sequential
from keras.layers import Conv2D, MaxPooling2D, Flatten, Dense

# 构建深度神经网络模型
model = Sequential()
model.add(Conv2D(32, (3, 3), activation='relu', input_shape=(64, 64, 3)))
model.add(MaxPooling2D(pool_size=(2, 2)))
model.add(Conv2D(64, (3, 3), activation='relu'))
model.add(MaxPooling2D(pool_size=(2, 2)))
model.add(Flatten())
model.add(Dense(128, activation='relu'))
model.add(Dense(1, activation='sigmoid'))

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

# 模型训练
model.fit(X_train, y_train, batch_size=32, epochs=10, validation_data=(X_val, y_val))

# 模型评估
loss, accuracy = model.evaluate(X_test, y_test)

# 模型应用
predictions = model.predict(X_new)

Этот пример кода является лишь упрощенным примером, и его может потребоваться соответствующим образом изменить и настроить в соответствии с конкретными наборами данных медицинских изображений в реальных ситуациях.

Ссылки на литературу.
Вот несколько ссылок на литературу по глубокому обучению для классификации медицинских изображений:

1. «Глубокое обучение в области медицинской визуализации: обзор и будущие перспективы новой захватывающей техники» -  Пол, гендер и венозная тромбоэмболия: достаточно ли нас заботит? - ПабМед
2. «Глубокое обучение для медицинских приложений на основе физиологических сигналов: обзор» -  Односторонние везикулы полости рта, глотки и гортани - PubMed
3. «Глубокое обучение для анализа медицинских изображений: всесторонний обзор» -  Ранняя эмбриональная модификация материнских гормонов систематически различается у эмбрионов разного порядка укладки: исследование на птицах - PubMed
4. «Глубокое обучение в области медицинской визуализации: описательный обзор» -  Клиническая значимость мероприятий, значимых для родителей недоношенных детей с очень низкой массой тела при рождении: исследование фокус-группы - PubMed

Текущие продукты, использующие глубокое обучение для классификации медицинских изображений.
В настоящее время существует множество продуктов и решений, использующих глубокое обучение для классификации медицинских изображений. Вот некоторые продукты и компании, которые в настоящее время используют глубокое обучение для классификации медицинских изображений:

1. Aidoc: предоставляет решения для анализа медицинских изображений на основе глубокого обучения и автоматического создания отчетов.
2. Zebra Medical Vision: предоставляет разнообразные инструменты анализа медицинских изображений и диагностической поддержки с помощью алгоритмов глубокого обучения.
3. Butterfly Network: предоставляет портативное ультразвуковое оборудование и диагностическое программное обеспечение на основе глубокого обучения.
4. Артерии: анализ сердечно-сосудистых изображений и диагностика с использованием методов глубокого обучения.
5. Enlitic: использование алгоритмов глубокого обучения для анализа медицинских изображений и диагностики заболеваний.