【AI】AI和医疗大数据(3/3)

发布时间:2024年01月11日

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六、AI和医疗大数据的结合案例——基于卷积神经网络CT图像检测

——步骤:

——技术:

——案例:

——典型应用步骤详解:

第一步:数据预处理

第二步:训练集构建

第三步:预测

第四:代码片段


续前,今天给几个卷积神经网络使用的具体例子,深度学习并不神秘,一看便知。

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六、AI和医疗大数据的结合案例——基于卷积神经网络CT图像检测

作为该领域的专家,我认为基于卷积神经网络(CNN)进行CT图像检测,其过程大致可以分为以下几个步骤,同时涉及一些关键技术和实际应用案例。

——步骤:

  1. 定义网络结构:首先,需要定义一个适合CT图像检测的卷积神经网络结构。这个结构通常包括卷积层、池化层和全连接层。卷积层用于提取图像特征,池化层用于降低数据维度,全连接层则用于将提取的特征进行整合并输出最终的检测结果。
  2. 准备数据:在进行CT图像检测之前,需要对原始CT图像进行预处理,包括调整图像大小、归一化像素值等,以便网络能够更好地学习和处理这些数据。同时,还需要将图像数据划分为训练集、验证集和测试集,以便对网络进行训练和评估。
  3. 训练网络:在定义好网络结构和准备好数据之后,就可以开始训练网络了。训练过程通常包括前向传播、计算损失、反向传播和更新权重等步骤。在这个过程中,网络会逐渐学习到从CT图像中提取有用特征并进行准确检测的能力。
  4. 测试和优化:训练完成后,需要使用测试集对网络进行测试,评估其性能。根据测试结果,可以对网络结构、参数等进行调整和优化,以提高检测精度和效率。

——技术:

  1. 卷积操作:卷积是CNN中的基本操作,通过在输入数据上滑动一个过滤器(或称为卷积核),对局部区域进行特征提取。在CT图像检测中,卷积操作可以有效地提取出图像中的边缘、纹理等有用信息。
  2. 池化操作:池化是一种降采样技术,通过对输入数据进行下采样来缩小数据尺寸,从而节省计算资源并提高模型的泛化能力。在CT图像检测中,池化操作可以有效地降低图像的分辨率,同时保留重要特征。
  3. 激活函数:激活函数是CNN中的重要组成部分,用于引入非线性因素并增强模型的表达能力。常用的激活函数包括ReLU、Sigmoid和Tanh等。在CT图像检测中,激活函数可以帮助网络更好地拟合复杂的图像特征。
  4. 损失函数:损失函数用于衡量网络输出与真实标签之间的差异,并指导网络进行权重更新。在CT图像检测中,常用的损失函数包括均方误差(MSE)和交叉熵(Cross Entropy)等。

——案例:

  1. 肺结节检测:基于CNN的肺结节检测是CT图像检测的一个重要应用。通过训练一个卷积神经网络来识别CT图像中的肺结节,可以辅助医生进行肺癌的早期诊断和治疗。在实际应用中,一些先进的CNN模型(如U-Net)已经被广泛应用于肺结节检测任务,并取得了良好的效果。
  2. 病变区域分割:除了结节检测外,基于CNN的CT图像检测还可以应用于病变区域分割。通过训练一个分割网络来识别CT图像中的病变区域,并将其与正常组织进行分离,可以为医生提供更加准确和直观的诊断信息。在实际应用中,一些基于深度学习的分割算法(如FCN、SegNet等)已经被广泛应用于病变区域分割任务,并取得了显著的成果。

——典型应用步骤详解:

肺结节自动检测,是非常典型的应用。

大概流程就是:

找自有(最理想)或者公开的数据集,基于PYTHON或者其他语言,找个合适的库,比如KERAS。

Keras是一个由Python编写的开源人工神经网络库,可以作为Tensorflow、Microsoft-CNTK和Theano的高阶应用程序接口,进行深度学习模型的设计、调试、评估、应用和可视化。它采用面向对象方法编写,具有模块化和可扩展性,其运行机制和说明文档有将用户体验和使用难度纳入考虑,试图简化复杂算法的实现难度。Keras支持现代人工智能领域的主流算法,包括前馈结构和递归结构的神经网络,也可以通过封装参与构建统计学习模型。在硬件和开发环境方面,Keras支持多操作系统下的多GPU并行计算,可以根据后台设置转化为Tensorflow、Microsoft-CNTK等系统下的组件。

由医生为至少数百个病人的肺结节CT图像,做标记,将其裁剪出来,利用神经网络模型,学习这些特征,由此训练出一个神经网络,来自动查找肺结节,进而可以判断恶性程度。预测时,采用窗口滑动的方法,来遍历整个CT图像,分别判断每个窗口,是否有结节的可能性。

如下图:

第一步:数据预处理

对图像缩放,让图中每个像素,表示1立方毫米的体积。

将像素的强度转换为HU值。

关于HU值:

在医学图像处理中,尤其是计算机断层扫描(CT)图像中,HU值是一个非常重要的概念。HU是Hounsfield Unit的缩写,中文常称为“亨氏单位”或“亨斯菲尔德单位”。它是用来量化CT图像中组织对X射线的吸收程度的一个相对值。

CT图像中的每个像素值都对应一个HU值。这个值是通过将原始的线性衰减系数(表示组织对X射线的吸收程度)转换为一个标准化的数值来得到的。这个标准化的过程是为了使不同的CT扫描仪和不同的扫描参数下得到的图像能够进行比较。

HU值的范围通常是-1000到+3000(或更高),其中:

  • 空气的HU值接近-1000。
  • 水的HU值定义为0。
  • 骨骼的HU值通常在+500到+3000之间,具体取决于骨骼的密度和扫描参数。

将像素强度转换为HU值的过程涉及到几个步骤,包括校正、线性化、标准化等,以确保得到的HU值是准确和可靠的。这个转换过程对于医学诊断、治疗规划和科学研究都非常重要,因为它能够提供关于组织内部结构和组成的有价值的信息。

需要注意的是,不是所有的医学图像都使用HU值。例如,磁共振成像(MRI)和超声图像通常使用不同的量化单位。

最大化HU值,进行归一化处理。

确保所有的CT图象,具有相同的方向。

第二步:训练集构建

构建U-net网络,训练肺部区域。人工看CT图像,采样标注肺结节。

建立结节观察器,调试所有的标记。

这里注意,标注要设定一定的规则,比如忽略大于3CM的结节,避免影响准确度,减少假阳性。

一些细节处理,建立结节观察器基础版,提高泛化能力。可以理解为,对特征图象的最基础的特点,进行标记,忽略一些干扰。随后,再去迭代,适应更多的情况。而不是一上来,就去对所有的特殊情况,进行建模。

如果要预测恶化程度,还要建立一个回归模型。例如分为1-5,恶化可能性从低到高。

利用多任务学习的特性,同时评估和区分恶化程度。

建立C3D神经网络,得到最终的分类评估神经网咯。

第三步:预测

此时建立的结节观察器,可以看到更多人眼可能会忽略的结节。在应用时,图像的放大和缩小比例,需要一定的调优。

上图例子,图像放大后,表明效果很好。

实际上,要想临床应用效果更加好,提高模型的鲁棒性,准确度,需要更多细节的处理,设计,更多数据的训练。

第四:代码片段

以下是一个基于Keras库构建卷积神经网络(CNN)的简单示例,用于肺结节观察。这个例子并不是一个完整的结节检测系统,但可以为你提供一个起点,你可以根据需要进行扩展和优化。

首先,确保你已经安装了Keras和TensorFlow。然后,你可以使用以下代码来构建一个简单的CNN模型。请注意,这段代码仅定义了模型的结构和编译过程,但没有包括数据预处理、数据加载和模型训练的部分。在实际应用中,你需要自己准备CT图像数据,将其预处理为适合网络输入的格式,并且划分训练集和测试集。此外,你可能还需要根据实际问题调整网络结构、超参数等。

import keras  
from keras.models import Sequential  
from keras.layers import Conv2D, MaxPooling2D, Flatten, Dense  
  
# 假设我们的输入图像是64x64x1(灰度图),并且有1000个样本用于训练  
input_shape = (64, 64, 1)  
num_classes = 1  # 二分类问题:结节或非结节  
  
# 创建一个顺序模型  
model = Sequential()  
  
# 添加卷积层,32个3x3的卷积核,使用ReLU激活函数  
model.add(Conv2D(32, (3, 3), activation='relu', input_shape=input_shape))  
# 添加最大池化层,2x2的池化窗口  
model.add(MaxPooling2D(pool_size=(2, 2)))  
  
# 添加第二个卷积层,64个3x3的卷积核,使用ReLU激活函数  
model.add(Conv2D(64, (3, 3), activation='relu'))  
# 添加最大池化层,2x2的池化窗口  
model.add(MaxPooling2D(pool_size=(2, 2)))  
  
# 将卷积层的输出展平,以便输入到全连接层  
model.add(Flatten())  
  
# 添加全连接层,128个神经元,使用ReLU激活函数  
model.add(Dense(128, activation='relu'))  
  
# 添加输出层,使用sigmoid激活函数进行二分类  
model.add(Dense(num_classes, activation='sigmoid'))  
  
# 编译模型,使用二元交叉熵损失函数和Adam优化器  
model.compile(loss='binary_crossentropy', optimizer='adam', metrics=['accuracy'])  
  
# 打印模型结构  
model.summary()  
  
# 假设我们有一些训练数据X_train和对应的标签y_train  
# X_train = ...  
# y_train = ...  
  
# 训练模型  
# model.fit(X_train, y_train, epochs=10, batch_size=32)

基于卷积神经网络的CT图像检测是一种高效、准确的方法,可以为医生提供更加全面和准确的诊断信息。在实际应用中,需要根据具体任务和数据特点选择合适的网络结构、训练策略和优化方法,以获得最佳的性能和效果。

文章来源:https://blog.csdn.net/giszz/article/details/135529625
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