Чтение онлайн

на главную

Жанры

Искусственный интеллект в прикладных науках. Медицина
Шрифт:

Разберем этапы кода подробнее.

1. Импорт библиотек:

```python

import numpy as np

import matplotlib.pyplot as plt

import tensorflow as tf

from tensorflow.keras.preprocessing.image import ImageDataGenerator

from tensorflow.keras.models import Sequential

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

```

– `numpy` используется для работы с массивами чисел.

– `matplotlib.pyplot` используется для построения графиков.

– `tensorflow` –

фреймворк глубокого обучения.

– `ImageDataGenerator` используется для предварительной обработки изображений перед подачей их в модель.

– `Sequential` используется для создания последовательной модели.

– `Conv2D`, `MaxPooling2D`, `Flatten` и `Dense` – типы слоев нейронной сети.

2. Загрузка данных:

```python

train_data_dir = 'path_to_training_data_directory'

test_data_dir = 'path_to_test_data_directory'

train_datagen = ImageDataGenerator(rescale=1./255)

test_datagen = ImageDataGenerator(rescale=1./255)

train_generator = train_datagen.flow_from_directory(

train_data_dir,

target_size=(150, 150),

batch_size=32,

class_mode='binary')

test_generator = test_datagen.flow_from_directory(

test_data_dir,

target_size=(150, 150),

batch_size=32,

class_mode='binary')

```

– Здесь задаются пути к каталогам с обучающими и тестовыми данными.

– `ImageDataGenerator` используется для масштабирования значений пикселей в диапазоне от 0 до 1.

– `flow_from_directory` загружает изображения из указанных каталогов, изменяет их размер до 150x150 пикселей и разбивает их на пакеты размером 32 изображения.

3. Создание модели CNN:

```python

model = Sequential([

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

MaxPooling2D(2, 2),

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

MaxPooling2D(2, 2),

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

MaxPooling2D(2, 2),

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

MaxPooling2D(2, 2),

Flatten,

Dense(512, activation='relu'),

Dense(1, activation='sigmoid')

])

```

Создается последовательная модель.

– Добавляются слои свертки (`Conv2D`) и слои пулинга (`MaxPooling2D`), которые позволяют модели извлекать признаки из изображений.

– Последние слои – полносвязные слои (`Dense`), которые выполняют классификацию.

4. Компиляция модели:

```python

model.compile(loss='binary_crossentropy',

optimizer='adam',

metrics=['accuracy'])

```

– Здесь модель компилируется с функцией потерь `binary_crossentropy`, оптимизатором `adam` и метрикой `accuracy` для оценки производительности модели во время обучения.

5. Обучение модели:

```python

history = model.fit(

train_generator,

steps_per_epoch=train_generator.samples/train_generator.batch_size,

epochs=10,

validation_data=test_generator,

validation_steps=test_generator.samples/test_generator.batch_size)

```

Обучение модели происходит с использованием метода `fit`.

– Обучающие данные подаются через `train_generator`, тестовые данные через `test_generator`.

– `steps_per_epoch` и `validation_steps` задают количество шагов на каждую эпоху обучения и валидации соответственно.

6. График точности и потерь:

```python

plt.plot(history.history['accuracy'], label='accuracy')

plt.plot(history.history['val_accuracy'], label='val_accuracy')

plt.xlabel('Epoch')

plt.ylabel('Accuracy')

plt.legend

plt.show

```

Строится график точности и потерь во время обучения и валидации.

2.2. Примеры успешного применения ИИ для диагностики различных заболеваний

1. Диагностика рака кожи с помощью алгоритмов компьютерного зрения:

Системы компьютерного зрения, базирующиеся на нейронных сетях, демонстрируют впечатляющие результаты в области анализа изображений родинок и выявления признаков злокачественных образований на коже. В 2018 году исследователи из Google представили алгоритм для диагностики меланомы, который вызвал большой интерес в медицинском сообществе и вызвал обсуждение о том, как искусственный интеллект может помочь в области дерматологии.

Этот алгоритм был разработан с использованием глубокого обучения, особенно сверточных нейронных сетей (CNN), которые показали превосходные результаты в анализе изображений. Он был обучен на огромном наборе данных изображений родинок, включая как обычные, так и злокачественные. Обучение проводилось с использованием методов, которые позволяют модели выявлять важные признаки и закономерности в изображениях, связанные с различиями между доброкачественными и злокачественными образованиями.

После обучения алгоритма его производительность была проверена на тестовом наборе данных, который включал как изображения родинок, так и диагностические данные, предоставленные дерматологами. Алгоритм показал сопоставимую точность с опытными специалистами в области дерматологии при диагностике меланомы. Это означает, что алгоритм, основанный на искусственном интеллекте, мог достичь уровня профессиональных дерматологов в распознавании этого опасного заболевания кожи.

Для проверки эффективности алгоритма и его сравнения с работой дерматологов проводились стандартизированные тесты и сравнительные исследования. Это позволило убедиться в его надежности и применимости в клинической практике.

Этот алгоритм из Google стал одним из первых серьезных примеров применения искусственного интеллекта в области дерматологии и вызвал большой интерес у специалистов и исследователей по всему миру. Это значимое достижение подчеркивает потенциал и эффективность применения искусственного интеллекта в медицинской сфере, особенно в области дерматологии.

Поделиться:
Популярные книги

Повелитель механического легиона. Том VI

Лисицин Евгений
6. Повелитель механического легиона
Фантастика:
технофэнтези
аниме
фэнтези
5.00
рейтинг книги
Повелитель механического легиона. Том VI

Ваше Сиятельство 6

Моури Эрли
6. Ваше Сиятельство
Фантастика:
попаданцы
аниме
5.00
рейтинг книги
Ваше Сиятельство 6

Имя нам Легион. Том 5

Дорничев Дмитрий
5. Меж двух миров
Фантастика:
боевая фантастика
рпг
аниме
5.00
рейтинг книги
Имя нам Легион. Том 5

Начальник милиции. Книга 4

Дамиров Рафаэль
4. Начальник милиции
Фантастика:
попаданцы
альтернативная история
5.00
рейтинг книги
Начальник милиции. Книга 4

Полководец поневоле

Распопов Дмитрий Викторович
3. Фараон
Фантастика:
попаданцы
5.00
рейтинг книги
Полководец поневоле

Я же бать, или Как найти мать

Юнина Наталья
Любовные романы:
современные любовные романы
6.44
рейтинг книги
Я же бать, или Как найти мать

Маршал Советского Союза. Трилогия

Ланцов Михаил Алексеевич
Маршал Советского Союза
Фантастика:
альтернативная история
8.37
рейтинг книги
Маршал Советского Союза. Трилогия

Боги, пиво и дурак. Том 4

Горина Юлия Николаевна
4. Боги, пиво и дурак
Фантастика:
фэнтези
героическая фантастика
попаданцы
5.00
рейтинг книги
Боги, пиво и дурак. Том 4

Беглец

Бубела Олег Николаевич
1. Совсем не герой
Фантастика:
фэнтези
попаданцы
8.94
рейтинг книги
Беглец

Возвращение Безумного Бога 3

Тесленок Кирилл Геннадьевич
3. Возвращение Безумного Бога
Фантастика:
фэнтези
попаданцы
аниме
5.00
рейтинг книги
Возвращение Безумного Бога 3

Идеальный мир для Лекаря 9

Сапфир Олег
9. Лекарь
Фантастика:
боевая фантастика
юмористическое фэнтези
6.00
рейтинг книги
Идеальный мир для Лекаря 9

Темный Лекарь 7

Токсик Саша
7. Темный Лекарь
Фантастика:
попаданцы
аниме
фэнтези
5.75
рейтинг книги
Темный Лекарь 7

Александр Агренев. Трилогия

Кулаков Алексей Иванович
Александр Агренев
Фантастика:
альтернативная история
9.17
рейтинг книги
Александр Агренев. Трилогия

Курсант: Назад в СССР 13

Дамиров Рафаэль
13. Курсант
Фантастика:
попаданцы
альтернативная история
5.00
рейтинг книги
Курсант: Назад в СССР 13