综合实战项目：智能医疗诊断助手

1. 数据准备：

• 收集医疗图像数据：
  • 从医院数据库或开放数据集如NIH Chest X-rays获取X光、MRI或CT扫描。
• 收集相关的临床文本数据：
  • 与医院合作收集症状描述和病史等，确保数据是匿名的。

2. 数据预处理：

图像增强：

• • 使用图像增强技巧，如旋转、缩放和水平翻转增强数据。

from torchvision import transforms


transform = transforms.Compose([
    transforms.RandomRotation(10),
    transforms.RandomHorizontalFlip()
])

文本清洗和编码：

• • 清除无关字符，转换为小写，进行分词等。

import re
def clean_text(text):
    text = text.lower()
    text = re.sub(r'[^a-z ]+', '', text)
    return text.split()

3. 模型设计：

使用CNN模型对医疗图像进行特征提取：

import torch.nn as nn


class ImageModel(nn.Module):
    def __init__(self):
        super(ImageModel, self).__init__()
        self.conv1 = nn.Conv2d(1, 32, 3)
        self.conv2 = nn.Conv2d(32, 64, 3)
        self.fc1 = nn.Linear(64*6*6, 128)
        self.fc2 = nn.Linear(128, 2)  # 假设有2个类别


    def forward(self, x):
        x = F.relu(self.conv1(x))
        x = F.max_pool2d(x, 2)
        x = F.relu(self.conv2(x))
        x = F.max_pool2d(x, 2)
        x = x.view(-1, 64*6*6)
        x = F.relu(self.fc1(x))
        x = self.fc2(x)
        return x

使用RNN或Transformer模型对临床文本数据进行特征提取：

class TextModel(nn.Module):
    def __init__(self, vocab_size, embedding_dim, hidden_dim):
        super(TextModel, self).__init__()
        self.embedding = nn.Embedding(vocab_size, embedding_dim)
        self.rnn = nn.LSTM(embedding_dim, hidden_dim)
        self.fc = nn.Linear(hidden_dim, 2)  # 假设有2个类别


    def forward(self, x):
        x = self.embedding(x)
        x, _ = self.rnn(x)
        x = self.fc(x[-1])
        return x

结合两种类型的特征进行疾病诊断：

• 在最后的分类层之前，将两个模型的特征向量连接起来。

4. 模型训练与验证：

划分训练集、验证集和测试集：

• 使用train_test_split函数进行数据划分。

使用损失函数和优化器进行模型训练：

• 常用的损失函数是交叉熵损失。优化器可选如Adam。

5. 模型评估：

使用测试集评估模型的性能：

• 使用准确率、召回率、F1得分等指标进行评估。

6. 模型部署：

使用TorchScript或ONNX序列化模型：

torch.save(model.state_dict(), 'model.pth') 

构建一个Web应用：

• 使用Flask或Django构建Web应用，接收用户上传的医疗图像和相关文本，然后使用模型进行预测，并返回结果。

7. 项目报告：

• 对项目进行详细的文档记录，包括数据准备、模型设计、训练策略、评估结果和部署步骤等。