120 практических задач

Джейд Картер (2024)

В книге представлены 120 задачч из различных областей, включая анализ данных, прогнозирование, классификацию, распознавание образов и другие. В каждой задаче рассматривается использование глубокого обучения и нейронных сетей для решения, включая выбор архитектуры модели, подготовку данных, обучение и оценку результатов. Примеры кода на Python помогают читателям легко освоить материал и применить его на практике.Книга предназначена для специалистов в области данных, исследователей, студентов и всех, кто интересуется применением современных методов глубокого обучения для решения разнообразных задач в науке, технологиях и бизнесе.

17. Классификация медицинских изображений с использованием CNN

Задача: Диагностика заболеваний по снимкам

Классификация медицинских изображений с использованием сверточных нейронных сетей (CNN) играет ключевую роль в диагностике заболеваний на основе медицинских изображений, таких как рентгеновские снимки, снимки компьютерной томографии (CT), магнитно-резонансные изображения (MRI) и другие.

Построение CNN для классификации медицинских изображений

1. Подготовка данных

Процесс подготовки данных для классификации медицинских изображений включает:

— Загрузку и предобработку изображений, включая масштабирование и нормализацию.

— Разделение данных на обучающую, валидационную и тестовую выборки.

— Может потребоваться учет особенностей медицинских данных, таких как аугментация изображений для увеличения разнообразия данных.

2. Построение модели CNN

Пример базовой архитектуры CNN для классификации медицинских изображений может включать следующие шаги:

```python

import tensorflow as tf

from tensorflow.keras.models import Sequential

from tensorflow.keras.layers import Conv2D, MaxPooling2D, Flatten, Dense, Dropout

from tensorflow.keras.optimizers import Adam

# Параметры модели

input_shape = (256, 256, 3) # размер входного изображения (примерное значение)

# Создание модели CNN

model = Sequential()

# Сверточные слои

model.add(Conv2D(32, kernel_size=(3, 3), activation='relu', input_shape=input_shape))

model.add(MaxPooling2D(pool_size=(2, 2)))

model.add(Conv2D(64, kernel_size=(3, 3), activation='relu'))

model.add(MaxPooling2D(pool_size=(2, 2)))

model.add(Conv2D(128, kernel_size=(3, 3), activation='relu'))

model.add(MaxPooling2D(pool_size=(2, 2)))

# Преобразование из двумерного вектора в одномерный

model.add(Flatten())

# Полносвязные слои

model.add(Dense(256, activation='relu'))

model.add(Dropout(0.5))

model.add(Dense(128, activation='relu'))

model.add(Dropout(0.5))

model.add(Dense(num_classes, activation='softmax')) # num_classes — количество классов для классификации

# Компиляция модели

model.compile(loss='categorical_crossentropy', optimizer=Adam(), metrics=['accuracy'])

# Вывод архитектуры модели

model.summary()

```

Пояснение архитектуры и процесса:

1. Сверточные слои (Convolutional Layers): Каждый сверточный слой извлекает признаки из изображений. Уменьшение размера с помощью слоев пулинга (Pooling) помогает снизить количество параметров и улучшить вычислительную эффективность.

2. Полносвязные слои (Dense Layers): После извлечения признаков на последнем слое свертки, данные преобразуются в одномерный вектор и передаются через полносвязные слои для окончательной классификации.

3. Компиляция и обучение модели: Модель компилируется с функцией потерь `categorical_crossentropy` (подходящей для многоклассовой классификации), оптимизатором Adam и метрикой точности. После компиляции модель обучается на обучающих данных и валидируется на валидационной выборке.

Преимущества использования CNN для классификации медицинских изображений:

— Извлечение признаков: Сверточные слои CNN автоматически извлекают важные признаки из изображений, что особенно важно для медицинских изображений.

— Автоматическая локализация: CNN способны локализовать аномалии или признаки заболеваний на изображениях.

— Способность к обучению: Модели CNN могут обучаться на больших наборах данных и достигать высокой точности, что необходимо для надежной диагностики.

Этот подход активно применяется в медицинских исследованиях и практике для автоматизации процесса диагностики и повышения точности обнаружения заболеваний на основе медицинских изображений.