【PyTorch教程】保姆级实战教程【十二】
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
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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。
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