嘉兴网站公司,typecho 和WordPress,wordpress 國内加速,佛山顺德网站建设公司哪家好一、说在前面 使用AI进行新冠肺炎图像诊断可以加快病例的诊断速度#xff0c;提高诊断的准确性#xff0c;并在大规模筛查中发挥重要作用#xff0c;从而更好地控制和管理这一流行病。然而#xff0c;需要强调的是#xff0c;AI技术仅作为辅助手段#xff0c;最终的诊断决…一、说在前面 使用AI进行新冠肺炎图像诊断可以加快病例的诊断速度提高诊断的准确性并在大规模筛查中发挥重要作用从而更好地控制和管理这一流行病。然而需要强调的是AI技术仅作为辅助手段最终的诊断决策仍由临床医生做出。
二、系统实现意义 尽早发现阳性病例以防止传播和治疗受影响的患者 快速诊断可以迅速隔离和治疗感染患者阻止病毒传播RT-PCR方法耗时且供不应求需要替代筛查方法。 加快诊断速度和提高准确性 AI技术具有高效处理图像的能力加快新冠肺炎图像诊断过程AI学习和识别更多特征提高诊断准确性和一致性。 辅助临床医生和减轻负担 AI作为辅助工具帮助解读和分析大量胸部X射线图像和CT扫描结果减轻医务人员负担增加诊断的效率和精确性。 潜在替代方法和大规模筛查支持 AI分析图像成为潜在的RT-PCR检测方法替代方案AI技术支持大规模新冠肺炎筛查活动有助于控制病毒传播。 三、模型训练 使用预训练的ResNet架构在上一步准备的肺部X射线和CT扫描数据集上进行独特的训练。通过这个过程模型将逐渐调整其特征表示以更好地适应肺部图像的特定特征。模型训练过程可以参考
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四、系统实现与展示 实现一个功能完善的Web应用程序用户可以通过上传肺部X射线和CT扫描图像在界面上查看模型对图像的分类结果并可视化显示模型分类的依据从而帮助医生快速、准确地进行肺部图像的检测和诊断。系统的实现流程和逻辑如下 定义了一个Flask应用程序并配置了不同的路由以处理不同页面的请求。例如新闻、关于、FAQ、预防、上传图像进行检测等页面。 读取并加载预训练的TensorFlow模型ResNet架构用于图像分类任务。其中有两个不同的模型一个用于处理肺部X射线图像另一个用于处理CT扫描图像。 定义了GradCAM类用于计算特定类别的图像梯度和热图。GradCAM是一种可解释性技术可以确定模型分类决策时关注的图像区域。 在上传肺部X射线和CT扫描图像后分别进行预处理包括调整大小、去除边框、裁剪等。然后将预处理的图像输入到相应的模型中进行分类并计算GradCAM热图。 生成GradCAM热图后将其与原始图像进行叠加以在Web界面上显示可视化的GradCAM结果。 根据分类结果和分类的置信度分数向用户展示结果页面包括分类标签和相应的GradCAM图像。 在主函数中配置Flask应用程序的端口和运行方式并启动Web应用程序。
实现后的界面如下所示 上传一张CT图像进行预测其结果如下
正常肺部图像结果 肺炎图像预测结果 代码下载链接https://download.csdn.net/download/weixin_40651515/88087342
https://download.csdn.net/download/weixin_40651515/88087342
运行 环境配置
tensorflow1.14.0
opencv-python4.1.0.25
numpy1.19.5
Flask1.0.2
Werkzeug0.16.0
