Читать книгу Искусственный интеллект в прикладных науках. Медицина онлайн

Обучение модели:

– Применение методов машинного обучения, таких как сверточные нейронные сети (CNN), для обучения модели на размеченных данных, где изображения сопровождаются информацией о наличии или отсутствии опухоли.

Тестирование и оценка модели:

– Оценка качества модели на тестовом наборе данных для определения ее точности, чувствительности и специфичности при обнаружении опухолей.

Интеграция в клиническую практику:

– Проверка разработанной программы на реальных клинических данных с участием врачей и специалистов в области радиологии.

– Внедрение программы в медицинскую практику для автоматического скрининга рентгеновских снимков и выявления опухолей грудной клетки.

Приведенный ниже код демонстрирует пример программы на Python для обнаружения опухолей на рентгеновских снимках грудной клетки с использованием библиотеки машинного обучения TensorFlow:

```python

import tensorflow as tf

from tensorflow.keras import layers, models

from tensorflow.keras.preprocessing.image import ImageDataGenerator

# Создание модели сверточной нейронной сети (CNN)

model = models.Sequential([

layers.Conv2D(32, (3, 3), activation='relu', input_shape=(150, 150, 3)),

layers.MaxPooling2D(2, 2),

layers.Conv2D(64, (3, 3), activation='relu'),

layers.MaxPooling2D(2, 2),

layers.Conv2D(128, (3, 3), activation='relu'),

layers.MaxPooling2D(2, 2),

layers.Conv2D(128, (3, 3), activation='relu'),

layers.MaxPooling2D(2, 2),

layers.Flatten(),

layers.Dense(512, activation='relu'),

layers.Dense(1, activation='sigmoid')

])

# Компиляция модели

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

# Подготовка изображений для обучения и валидации с использованием генератора

train_datagen = ImageDataGenerator(rescale=1./255)

train_generator = train_datagen.flow_from_directory(

'/path/to/training_data',

target_size=(150, 150),

batch_size=20,

class_mode='binary'

)

validation_datagen = ImageDataGenerator(rescale=1./255)

validation_generator = validation_datagen.flow_from_directory(

'/path/to/validation_data',