✨ 基于 3D 卷积神经网络(CNN)的阿尔兹海默智能诊断 Web 应用
简单医学影像识别系统，图像识别可视化界面，OCR，快速部署深度学习模型为网页应用，Web 预测系统，图像识别前端网页，图像识别 Demo 展示-Pywebio。AI 人工智能图像识别-Pytorch；nii 医学影像处理；ADNI 数据集。100%纯 Python 代码，轻量化，易复现
个人网站：www.bytesc.top 包含在线演示
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- 1, 根据脑部 MRI 医学影像智能诊断阿尔兹海默病
- 2, 使用纯 python 编写，轻量化，易复现，易部署
- 3, 代码可读性高，核心部分有极详细注释
- 上传图像
- 返回结果
- 模型输出图表
- 查看上传的图像
python 版本 3.9
需要 4GB 以上内存
先安装依赖
pip install -r requirement.txtzlzheimer-diagnostic-system.py 是项目入口，运行此文件即可启动服务器
python zlzheimer-diagnostic-system.py复制链接到浏览器打开
点击”Demo“即可进入 Web 界面
之后，可以点击“使用示例图像”使用默认的测试样例。也可以上传.nii 图像文件上传测试。
我在 lqdata仓库 提供了少量示例图像数据。
git clone https://github.com/bytesc/lqdata.git- 如果上传图像后报错，可能需要在根目录下手动创建文件夹
uploaded_img
.
│ zlzheimer-diagnostic-system.py
│ datasets.py
│ model.py
│ train.py
│ myModel_109.pth
│ README.md
│ requirements.txt
│
├─demodata
│ │ demo.nii
├─readme_img
└─uploaded_img
- zlzheimer-diagnostic-system.py 项目主文件，用于启动 Web 应用
- datasets.py 处理数据集
- model.py 定义模型
- train.py 训练模型
- myModel_109.pth 训练好的模型
- readme_img 文件夹存放上传的医学影像和渲染的图片
- demodata 文件夹用于存放一些医学影像文件，用于测试
from torch import nn
import torch
class ClassificationModel3D(nn.Module):
"""分类器模型"""
def __init__(self, dropout=0.4, dropout2=0.4):
nn.Module.__init__(self)
# 定义四个Conv3d层
self.Conv_1 = nn.Conv3d(1, 8, 3) # 输入通道数为1，输出通道数为8，卷积核大小为3x3x3
self.Conv_2 = nn.Conv3d(8, 16, 3) # 输入通道数为8，输出通道数为16，卷积核大小为3x3x3
self.Conv_3 = nn.Conv3d(16, 32, 3) # 输入通道数为16，输出通道数为32，卷积核大小为3x3x3
self.Conv_4 = nn.Conv3d(32, 64, 3) # 输入通道数为32，输出通道数为64，卷积核大小为3x3x3
# 定义四个BatchNorm3d层，每个卷积层后面跟着一个BatchNorm3d层
self.Conv_1_bn = nn.BatchNorm3d(8)
self.Conv_2_bn = nn.BatchNorm3d(16)
self.Conv_3_bn = nn.BatchNorm3d(32)
self.Conv_4_bn = nn.BatchNorm3d(64)
# 定义四个MaxPool3d层，每个卷积层后面跟着一个MaxPool3d层
self.Conv_1_mp = nn.MaxPool3d(2) # 池化核大小为2
self.Conv_2_mp = nn.MaxPool3d(3) # 池化核大小为3
self.Conv_3_mp = nn.MaxPool3d(2) # 池化核大小为2
self.Conv_4_mp = nn.MaxPool3d(3) # 池化核大小为3
# 定义两个全连接层
self.dense_1 = nn.Linear(4800, 128) # 输入维度为4800，输出维度为128
self.dense_2 = nn.Linear(128, 5) # 输入维度为128，输出维度为5。因为这是一个五分类问题，所以最终需要输出维度为5
# 定义ReLU激活函数和dropout层
self.relu = nn.ReLU()
self.dropout = nn.Dropout(dropout) # 防止过拟合
self.dropout2 = nn.Dropout(dropout2) # 增强鲁棒性
def forward(self, x):
# 第一层卷积层
x = self.relu(self.Conv_1_bn(self.Conv_1(x)))
"""
这行代码是对输入 x 进行卷积、批归一化和 ReLU 激活函数的操作。
self.Conv_1(x) 对输入 x 进行 3D 卷积操作，输出一个特征图。
self.Conv_1_bn(...) 对卷积输出的特征图进行批归一化操作，得到归一化后的特征图。
self.relu(...) 对归一化的特征图进行 ReLU 激活函数操作，得到激活后的特征图。
整个操作的作用是提取输入 x 中的特征，并将其非线性化，使得网络能够更好地学习这些特征。这里使用了批归一化的技术，可以加速模型的训练过程并提高模型的泛化能力。最终得到的输出结果是经过卷积、批归一化和 ReLU 激活函数处理后的特征图 x。
"""
# 第一层卷积层的最大池化
x = self.Conv_1_mp(x)
"""
这行代码是对输入 x 进行最大池化操作，将特征图的大小缩小一半。
self.Conv_1_mp(...) 对输入 x 进行最大池化操作，池化核大小为 2。
池化操作会将特征图中每个池化窗口内的最大值提取出来，作为输出特征图的对应位置的值，从而将特征图的大小缩小一半。
最大池化操作可以帮助网络实现空间不变性，使得网络在输入发生轻微变化时仍能识别出相同的特征。在这个模型中，经过最大池化后的特征图 x 会传递到下一层卷积层中进行特征提取和非线性化处理。
"""
# 第二层卷积层
x = self.relu(self.Conv_2_bn(self.Conv_2(x)))
# 第二层卷积层的最大池化
x = self.Conv_2_mp(x)
# 第三层卷积层
x = self.relu(self.Conv_3_bn(self.Conv_3(x)))
# 第三层卷积层的最大池化
x = self.Conv_3_mp(x)
# 第四层卷积层
x = self.relu(self.Conv_4_bn(self.Conv_4(x)))
# 第四层卷积层的最大池化
x = self.Conv_4_mp(x)
# 将张量展平为一维向量
x = x.view(x.size(0), -1)
"""
这行代码是将输入张量 x 展平为一维向量。
x.size(0) 得到输入张量 x 的第一个维度的大小，也就是张量的批次大小。
-1 表示将第二个维度及其后面的所有维度展平为一维。
x.view(...) 对输入张量 x 进行形状变换，将其展平为一维向量。
这个操作的作用是将经过卷积和池化处理后的特征图 x 变为一维向量，以便于传递到全连接层进行分类或回归等任务。展平后的向量大小为 (batch_size, num_features)，其中 batch_size 是输入张量的批次大小，num_features 是展平后的向量元素个数，也就是经过卷积和池化处理后的特征数量。
"""
# dropout层
x = self.dropout(x)
"""
这行代码是对输入张量 x 进行 dropout 操作，即以一定概率将输入张量中的部分元素置为零。
self.dropout(...) 对输入张量 x 进行 dropout 操作，丢弃概率为 dropout。
dropout 操作会以一定概率将输入张量中的部分元素置为零，从而达到随机失活的目的。这样做可以减少过拟合，增强模型的泛化能力。
在这个模型中，dropout 操作被应用在全连接层之前，可以帮助模型更好地学习到数据的特征，防止过拟合。最终得到的 x 张量是经过 dropout 操作后的结果，会传递到下一层全连接层进行处理。
"""
# 全连接层1
x = self.relu(self.dense_1(x))
"""
这行代码是对输入张量 x 进行全连接操作，并应用 ReLU 激活函数。
self.dense_1(x) 对输入张量 x 进行全连接操作，将其映射到大小为 128 的特征空间中。
self.relu(...) 对全连接层的输出进行 ReLU 激活函数操作，得到激活后的特征向量。
在这个模型中，全连接层的作用是将经过卷积、池化和 dropout 处理后的特征向量映射到一个新的特征空间中，以便于进行分类或回归等任务。ReLU 激活函数的作用是对特征向量进行非线性化处理，使得网络能够更好地学习到数据中的非线性相关性。最终得到的 x 张量是经过全连接层和 ReLU 激活函数处理后的结果，会传递到下一层 dropout 层进行处理。
"""
# dropout2层
x = self.dropout2(x)
# 全连接层2
x = self.dense_2(x)
# 返回输出结果
return x
if __name__ == "__main__":
# 创建一个 ClassificationModel3D 类的实例 model，即创建一个 3D 图像分类模型
model = ClassificationModel3D()
# 创建一个形状为 (1, 1, 166, 256, 256) 的测试张量 test_tensor，
# 其中 1 表示批次大小，1 表示输入通道数，166、256 和 256 分别表示输入数据的深度、高度和宽度
test_tensor = torch.ones(1, 1, 166, 256, 256)
# 对测试张量 test_tensor 进行前向传递，得到模型的输出结果 output
output = model(test_tensor)
# 打印输出结果的形状，即 (batch_size, num_classes)，其中 batch_size 是测试张量的批次大小，num_classes 是分类任务的类别数
print(output.shape)如果需要自己训练模型，请前往 ADNI 官网 获取完整数据，数据集文件结构应该如下:
/lqdata/date/
├─AD
│ 1.nii
│ 2.nii
│ ...
│
├─CN
│ 1.nii
│ ...
├─EMCI
├─LMCI
├─MCI
│
└─test
├─AD
│ 1.nii
│ ...
├─CN
├─EMCI
├─LMCI
└─MCIref: https://github.com/moboehle/Pytorch-LRP
此翻译版本仅供参考，以 LICENSE 文件中的英文版本为准
MIT 开源许可证：
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