脑PET图像分析和疾病预测挑战赛---CNN

最新推荐文章于 2024-12-09 01:47:47 发布

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#cnn #人工智能 #神经网络 #机器学习 #深度学习 #pytorch #python

文章介绍了如何使用卷积神经网络（CNN）进行脑PET图像的数据预处理、模型构建（基于ResNet18进行迁移学习）、训练与验证，以及最终在脑疾病预测中的应用，结果显示CNN显著提高了预测性能，F1-score达到0.735。

卷积神经网络（CNN）是一种深度学习模型，广泛用于图像识别、计算机视觉和模式识别任务中。CNN 在处理具有网格结构数据（如图像）时表现出色，它能够自动学习和提取图像中的特征，并在分类、定位和分割等任务中取得优秀的性能。

数据预处理

import os, sys, glob, argparse
import pandas as pd
import numpy as np
from tqdm import tqdm

import cv2
from PIL import Image
from sklearn.model_selection import train_test_split, StratifiedKFold, KFold

import torch
torch.manual_seed(0)
torch.backends.cudnn.deterministic = False
torch.backends.cudnn.benchmark = True

import torchvision.models as models
import torchvision.transforms as transforms
import torchvision.datasets as datasets
import torch.nn as nn
import torch.nn.functional as F
import torch.optim as optim
from torch.autograd import Variable
from torch.utils.data.dataset import Dataset

import nibabel as nib
from nibabel.viewers import OrthoSlicer3D


train_path = glob.glob('./BrainPET/Train/*/*')
test_path = glob.glob('./BrainPET/Test/*')


np.random.shuffle(train_path)
np.random.shuffle(test_path)

# 数据预处理
DATA_CACHE = {}
class XunFeiDataset(Dataset):
    def __init__(self, img_path, transform=None):
        self.img_path = img_path
        if transform is not None:
            self.transform = transform
        else:
            self.transform = None

    def __getitem__(self, index):
        if self.img_path[index] in DATA_CACHE:
            img = DATA_CACHE[self.img_path[index]]
        else:
            img = nib.load(self.img_path[index])
            img = img.dataobj[:,:,:, 0]
            DATA_CACHE[self.img_path[in