Reconocimiento de imágenes médicas basado en PyTorch y aprendizaje por transferencia
La aplicación del aprendizaje profundo en el campo de la imagen médica ha logrado importantes avances. Este artículo presentará cómo usar PyTorch y transferir el aprendizaje para implementar tareas de reconocimiento de imágenes médicas. Demostraremos todo el proceso a través de un ejemplo concreto y proporcionaremos el código fuente correspondiente.
Primero, necesitamos preparar el conjunto de datos. Aquí suponemos que ya existe un conjunto de datos que contiene datos de imágenes médicas, que incluyen diferentes categorías (por ejemplo, tumores y tejidos normales). Asegúrese de que el conjunto de datos se haya dividido correctamente en conjuntos de entrenamiento y de prueba.
A continuación, crearemos un modelo de aprendizaje profundo utilizando PyTorch. En este ejemplo, utilizaremos el aprendizaje por transferencia, que aprovecha como base un modelo previamente entrenado en un conjunto de datos de imágenes a gran escala, y lo aplicaremos a una tarea de reconocimiento de imágenes médicas. Este enfoque puede acelerar el entrenamiento del modelo y mejorar el rendimiento.
Primero, necesitamos importar las bibliotecas requeridas:
import torch
import torch.nn as nn
import torch.optim as optim
from torch.optim import lr_scheduler
from torchvision