基于深度神经网络的肺炎检测系统实现

一、说在前面

  使用AI进行新冠肺炎图像诊断可以加快病例的诊断速度，提高诊断的准确性，并在大规模筛查中发挥重要作用，从而更好地控制和管理这一流行病。然而，需要强调的是，AI技术仅作为辅助手段，最终的诊断决策仍由临床医生做出。

二、系统实现意义

1. 尽早发现阳性病例以防止传播和治疗受影响的患者

   • 快速诊断可以迅速隔离和治疗感染患者，阻止病毒传播；
   • RT-PCR方法耗时且供不应求，需要替代筛查方法。

2. 加快诊断速度和提高准确性

   • AI技术具有高效处理图像的能力，加快新冠肺炎图像诊断过程；
   • AI学习和识别更多特征，提高诊断准确性和一致性。

3. 辅助临床医生和减轻负担

   • AI作为辅助工具帮助解读和分析大量胸部X射线图像和CT扫描结果；
   • 减轻医务人员负担，增加诊断的效率和精确性。

4. 潜在替代方法和大规模筛查支持

   • AI分析图像成为潜在的RT-PCR检测方法替代方案；
   • AI技术支持大规模新冠肺炎筛查活动，有助于控制病毒传播。

 三、模型训练

  使用预训练的ResNet架构，在上一步准备的肺部X射线和CT扫描数据集上进行独特的训练。通过这个过程，模型将逐渐调整其特征表示，以更好地适应肺部图像的特定特征。模型训练过程可以参考：

一种用于COVID-19检测的轻量级深度学习模型实现_covid-19 detection_就是求关注的博客-CSDN博客

四、系统实现与展示

  实现一个功能完善的Web应用程序，用户可以通过上传肺部X射线和CT扫描图像，在界面上查看模型对图像的分类结果，并可视化显示模型分类的依据，从而帮助医生快速、准确地进行肺部图像的检测和诊断。系统的实现流程和逻辑如下：

1. 定义了一个Flask应用程序并配置了不同的路由，以处理不同页面的请求。例如，新闻、关于、FAQ、预防、上传图像进行检测等页面。

2. 读取并加载预训练的TensorFlow模型（ResNet架构），用于图像分类任务。其中，有两个不同的模型，一个用于处理肺部X射线图像，另一个用于处理CT扫描图像。

3. 定义了GradCAM类，用于计算特定类别的图像梯度和热图。GradCAM是一种可解释性技术，可以确定模型分类决策时关注的图像区域。

4. 在上传肺部X射线和CT扫描图像后，分别进行预处理，包括调整大小、去除边框、裁剪等。然后，将预处理的图像输入到相应的模型中进行分类，并计算GradCAM热图。

5. 生成GradCAM热图后，将其与原始图像进行叠加，以在Web界面上显示可视化的GradCAM结果。

6. 根据分类结果和分类的置信度分数，向用户展示结果页面，包括分类标签和相应的GradCAM图像。

7. 在主函数中，配置Flask应用程序的端口和运行方式，并启动Web应用程序。

实现后的界面如下所示： 

 上传一张CT图像进行预测，其结果如下：

正常肺部图像结果：

 肺炎图像预测结果：

 

代码下载链接：https://download.csdn.net/download/weixin_40651515/88087342

https://download.csdn.net/download/weixin_40651515/88087342 

运行 环境配置：

tensorflow==1.14.0
opencv-python==4.1.0.25
numpy==1.19.5
Flask==1.0.2
Werkzeug==0.16.0