33、人工智能与机器学习在医疗领域的应用

人工智能与机器学习在医疗领域的应用

在当今医疗领域，人工智能和机器学习正发挥着越来越重要的作用。本文将介绍基于FastAI的卷积神经网络（CNN）在糖尿病视网膜病变（DR）图像分类中的应用，以及用于预测糖尿病及其类型的机器学习模型。

基于FastAI的CNN用于DR图像分类

在医疗图像分析中，区分糖尿病视网膜病变（DR）和正常视网膜图像是一项重要任务。研究人员提出了一种基于FastAI的深度学习分类模型，该模型能够有效地完成这一任务。

这个深度分类模型由卷积层和池化层组成，这些层完全连接，并对DR和正常视网膜进行二元分类。模型使用了卷积神经网络骨干和带有隐藏层的全连接头作为分类器。最后，应用最终模型来确定患者是否患有DR或视网膜正常。

为了创建这个图像分类模型，研究人员使用了FastAI库和云GPU提供商Google Colaboratory。具体步骤如下：
1. 下载数据集（图像） ：FastAI库可以下载不同的数据集，也可以从包含图像URL的文件中下载图像。要获取URL，需要将数据集存储在服务器上。
2. 加载和查看数据 ：训练模型需要FastAI的数据对象，即数据束（data bunches）。这些数据束由ImageDataBunch形成。
3. 创建和训练模型 ：FastAI库有助于设计和创建模型。在FastAI中，这些模型被称为学习者，只需较少的代码行。模型使用create_cnn技术来创建CNN，并采用resnet34架构设计并加载预训练数据。仅可以训练顶部的完全关联层。为了训练这些层，使用了fit_one