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

1. 基于FastAI的卷积神经网络（CNN）用于糖尿病视网膜病变分类

在医疗图像分析领域，利用深度学习技术对糖尿病视网膜病变（DR）进行分类是一项重要的研究。研究人员提出了一种基于FastAI库的深度学习分类模型，用于区分糖尿病视网膜病变和正常视网膜图像。

1.1 模型概述

该模型由卷积层和池化层组成，这些层完全连接，以实现对DR和正常视网膜的二分类。具体来说，研究人员使用了卷积神经网络骨干和带有隐藏层的全连接头部作为分类器。最后，应用最终模型来确定患者是否患有DR或视网膜正常。

1.2 数据集

研究使用了人类视网膜眼底图像数据集，图像像素超过2000×3000。Kaggle数据集可免费下载，包含800多张训练图像和200张测试图像。研究选择了1000张图像，按照8:2的比例划分为训练集和测试集。

1.3 模型创建步骤

使用FastAI和云GPU提供商Google Colaboratory创建图像分类模型，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，需整理存储在服务器上的数据集。
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，这些模型在FastAI中被称为学习者（l