introdução
A análise de imagens médicas desempenha um papel importante no diagnóstico médico moderno. Com o rápido desenvolvimento da tecnologia de aprendizagem profunda, agora somos capazes de usar redes neurais poderosas para identificar, segmentar e diagnosticar automaticamente imagens médicas, como imagens de ressonância magnética (ressonância magnética) e tomografia computadorizada (tomografia computadorizada). Este blog apresentará detalhadamente como usar a linguagem R e o aprendizado profundo para análise de imagens médicas, bem como suas potenciais aplicações na área médica.
Parte Um: Aquisição e Compreensão de Dados
Antes de realizar a análise de imagens médicas, a primeira prioridade é obter dados de imagens médicas apropriados. Esses dados normalmente incluem imagens de ressonância magnética ou tomografia computadorizada, juntamente com rótulos correspondentes ou informações de diagnóstico. Neste blog, usaremos um conjunto de dados de imagens médicas disponível publicamente como exemplo.
Primeiro, carregue as bibliotecas de linguagem R necessárias e baixe o conjunto de dados de amostra.
# 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')")
A seguir, leremos e compreenderemos os dados de imagens médicas.
# 读取示例MRI图像和标签
image_path <