PyTorchと転移学習に基づく医療画像認識
医療画像分野におけるディープラーニングの応用は、重要な進歩を遂げました。この記事では、PyTorch と転移学習を使用して医療画像認識タスクを実装する方法を紹介します。具体的な例を通じてプロセス全体を示し、対応するソース コードを提供します。
まず、データセットを準備する必要があります。ここでは、さまざまなカテゴリ (腫瘍や正常組織など) を含む医療画像データを含むデータセットがすでに存在すると仮定します。データセットがトレーニングセットとテストセットに正しく分割されていることを確認してください。
次に、PyTorch を使用してディープラーニング モデルを構築します。この例では、大規模な画像データセットをベースとして事前トレーニングされたモデルを活用する転移学習を使用し、それを医療画像認識タスクに適用します。このアプローチにより、モデルのトレーニングが高速化され、パフォーマンスが向上します。
まず、必要なライブラリをインポートする必要があります。
import torch
import torch.nn as nn
import torch.optim as optim
from torch.optim import lr_scheduler
from torchvision