Springboot 整合 Java DL4J 實(shí)現(xiàn)醫(yī)學(xué)影像診斷功能介紹
?? 博主簡(jiǎn)介：歷代文學(xué)網(wǎng)（PC端可以訪問(wèn)：https://literature.sinhy.com/，移動(dòng)端可微信小程序搜索“歷代文學(xué)”）總架構(gòu)師，15年工作經(jīng)驗(yàn)，精通Java編程，高并發(fā)設(shè)計(jì)，Springboot和微服務(wù)，熟悉Linux，ESXI虛擬化以及云原生Docker和K8s，熱衷于探索科技的邊界，并將理論知識(shí)轉(zhuǎn)化為實(shí)際應(yīng)用。保持對(duì)新技術(shù)的好奇心，樂(lè)于分享所學(xué)，希望通過(guò)我的實(shí)踐經(jīng)歷和見(jiàn)解，啟發(fā)他人的創(chuàng)新思維。在這里，我希望能與志同道合的朋友交流探討，共同進(jìn)步，一起在技術(shù)的世界里不斷學(xué)習(xí)成長(zhǎng)。
Springboot整合Java DL4J實(shí)現(xiàn)交通標(biāo)志識(shí)別系統(tǒng)全過(guò)程
Spring Boot 整合 Java Deeplearning4j 實(shí)現(xiàn)醫(yī)學(xué)影像診斷功能
一、引言
在醫(yī)學(xué)領(lǐng)域，準(zhǔn)確快速地診斷疾病對(duì)于患者的治療至關(guān)重要。隨著人工智能技術(shù)的發(fā)展，深度學(xué)習(xí)在醫(yī)學(xué)影像診斷中展現(xiàn)出了巨大的潛力。本文將介紹如何使用 Spring Boot 整合 Java Deeplearning4j 來(lái)實(shí)現(xiàn)一個(gè)醫(yī)學(xué)影像診斷的案例，輔助醫(yī)生診斷 X 光片、CT 掃描等醫(yī)學(xué)影像，檢測(cè)病變區(qū)域。
二、技術(shù)概述
（一）Spring Boot
Spring Boot 是一個(gè)用于快速開(kāi)發(fā) Java 應(yīng)用程序的框架。它簡(jiǎn)化了 Spring 應(yīng)用程序的配置和部署，提供了自動(dòng)配置、起步依賴(lài)等功能，使開(kāi)發(fā)者能夠更加專(zhuān)注于業(yè)務(wù)邏輯的實(shí)現(xiàn)。
（二）Deeplearning4j
Deeplearning4j 是一個(gè)基于 Java 和 Scala 的深度學(xué)習(xí)庫(kù)，支持多種深度學(xué)習(xí)算法和神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)架構(gòu)。它提供了高效的數(shù)值計(jì)算、分布式訓(xùn)練等功能，適用于處理大規(guī)模數(shù)據(jù)和復(fù)雜的深度學(xué)習(xí)任務(wù)。
（三）神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)選擇
在本案例中，我們選擇使用卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)（Convolutional Neural Network，CNN）來(lái)實(shí)現(xiàn)醫(yī)學(xué)影像診斷。CNN 是一種專(zhuān)門(mén)用于處理圖像數(shù)據(jù)的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)，具有以下優(yōu)點(diǎn)：
- 局部連接：CNN 中的神經(jīng)元只與輸入圖像的局部區(qū)域相連，減少了參數(shù)數(shù)量，提高了計(jì)算效率。
- 權(quán)值共享：CNN 中的卷積核在不同位置共享權(quán)值，進(jìn)一步減少了參數(shù)數(shù)量，同時(shí)也提高了模型的泛化能力。
- 層次結(jié)構(gòu)：CNN 通常由多個(gè)卷積層、池化層和全連接層組成，能夠自動(dòng)學(xué)習(xí)圖像的層次特征，從低級(jí)特征到高級(jí)特征逐步提取。
三、數(shù)據(jù)集介紹
（一）數(shù)據(jù)集來(lái)源
我們使用公開(kāi)的醫(yī)學(xué)影像數(shù)據(jù)集，如 Kaggle 上的醫(yī)學(xué)影像數(shù)據(jù)集。這些數(shù)據(jù)集通常包含大量的 X 光片、CT 掃描等醫(yī)學(xué)影像，以及對(duì)應(yīng)的病變區(qū)域標(biāo)注。
（二）數(shù)據(jù)集格式
數(shù)據(jù)集通常以圖像文件和標(biāo)注文件的形式存儲(chǔ)。圖像文件可以是常見(jiàn)的圖像格式，如 JPEG、PNG 等。標(biāo)注文件可以是文本文件、XML 文件或其他格式，用于記錄病變區(qū)域的位置和類(lèi)別信息。
以下是一個(gè)簡(jiǎn)單的數(shù)據(jù)集目錄結(jié)構(gòu)示例：
dataset/ ├── images/ │ ├── image1.jpg │ ├── image2.jpg │ ├──... ├── labels/ │ ├── label1.txt │ ├── label2.txt │ ├──...
在標(biāo)注文件中，每行表示一個(gè)病變區(qū)域的標(biāo)注信息，格式可以如下：
image_filename,x1,y1,x2,y2,class
其中，image_filename 是對(duì)應(yīng)的圖像文件名，x1,y1,x2,y2 是病變區(qū)域的左上角和右下角坐標(biāo)，class 是病變區(qū)域的類(lèi)別。
四、Maven 依賴(lài)
在項(xiàng)目的 pom.xml 文件中，需要添加以下 Maven 依賴(lài)：
<dependency>
<groupId>org.deeplearning4j</groupId>
<artifactId>deeplearning4j-core</artifactId>
<version>1.0.0-beta7</version>
</dependency>
<dependency>
<groupId>org.deeplearning4j</groupId>
<artifactId>deeplearning4j-nn</artifactId>
<version>1.0.0-beta7</version>
</dependency>
<dependency>
<groupId>org.deeplearning4j</groupId>
<artifactId>deeplearning4j-ui</artifactId>
<version>1.0.0-beta7</version>
</dependency>
<dependency>
<groupId>org.springframework.boot</groupId>
<artifactId>spring-boot-starter-web</artifactId>
</dependency>五、代碼實(shí)現(xiàn)
（一）數(shù)據(jù)預(yù)處理
首先，我們需要對(duì)數(shù)據(jù)集進(jìn)行預(yù)處理，將圖像數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)換為適合神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)輸入的格式。以下是一個(gè)數(shù)據(jù)預(yù)處理的示例代碼：
import org.datavec.image.loader.NativeImageLoader;
import org.deeplearning4j.nn.graph.ComputationGraph;
import org.deeplearning4j.util.ModelSerializer;
import org.nd4j.linalg.api.ndarray.INDArray;
import org.nd4j.linalg.dataset.api.preprocessor.DataNormalization;
import org.nd4j.linalg.dataset.api.preprocessor.ImagePreProcessingScaler;
import org.slf4j.Logger;
import org.slf4j.LoggerFactory;
import java.io.File;
import java.io.IOException;
import java.util.ArrayList;
import java.util.List;
public class DataPreprocessor {
private static final Logger logger = LoggerFactory.getLogger(DataPreprocessor.class);
public static List<INDArray> preprocessImages(String datasetPath) throws IOException {
List<INDArray> images = new ArrayList<>();
File imagesDir = new File(datasetPath + "/images");
for (File imageFile : imagesDir.listFiles()) {
NativeImageLoader loader = new NativeImageLoader(224, 224, 3);
INDArray image = loader.asMatrix(imageFile);
DataNormalization scaler = new ImagePreProcessingScaler(0, 1);
scaler.transform(image);
images.add(image);
}
return images;
}
}在上述代碼中，我們使用 NativeImageLoader 類(lèi)加載圖像數(shù)據(jù)，并將其轉(zhuǎn)換為 INDArray 格式。然后，我們使用 ImagePreProcessingScaler 類(lèi)對(duì)圖像數(shù)據(jù)進(jìn)行歸一化處理，將像素值范圍縮放到 0-1 之間。
（二）模型構(gòu)建
接下來(lái)，我們構(gòu)建一個(gè)卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型。以下是一個(gè)模型構(gòu)建的示例代碼：
import org.deeplearning4j.nn.conf.ComputationGraphConfiguration;
import org.deeplearning4j.nn.conf.NeuralNetConfiguration;
import org.deeplearning4j.nn.conf.inputs.InputType;
import org.deeplearning4j.nn.conf.layers.ConvolutionLayer;
import org.deeplearning4j.nn.conf.layers.DenseLayer;
import org.deeplearning4j.nn.conf.layers.OutputLayer;
import org.deeplearning4j.nn.graph.ComputationGraph;
import org.nd4j.linalg.activations.Activation;
import org.nd4j.linalg.lossfunctions.LossFunctions;
public class ModelBuilder {
public static ComputationGraph buildModel() {
ComputationGraphConfiguration.GraphBuilder graphBuilder = new NeuralNetConfiguration.Builder()
.seed(12345)
.updater(org.deeplearning4j.nn.weights.WeightInit.XAVIER)
.l2(0.0001)
.graphBuilder()
.addInputs("input")
.setInputTypes(InputType.convolutional(224, 224, 3))
.addLayer("conv1", new ConvolutionLayer.Builder(3, 3)
.nIn(3)
.nOut(32)
.activation(Activation.RELU)
.build(), "input")
.addLayer("conv2", new ConvolutionLayer.Builder(3, 3)
.nIn(32)
.nOut(64)
.activation(Activation.RELU)
.build(), "conv1")
.addLayer("pool1", new org.deeplearning4j.nn.conf.layers.Pooling2D.Builder(org.deeplearning4j.nn.conf.layers.Pooling2D.PoolingType.MAX)
.kernelSize(2, 2)
.stride(2, 2)
.build(), "conv2")
.addLayer("conv3", new ConvolutionLayer.Builder(3, 3)
.nIn(64)
.nOut(128)
.activation(Activation.RELU)
.build(), "pool1")
.addLayer("conv4", new ConvolutionLayer.Builder(3, 3)
.nIn(128)
.nOut(256)
.activation(Activation.RELU)
.build(), "conv3")
.addLayer("pool2", new org.deeplearning4j.nn.conf.layers.Pooling2D.Builder(org.deeplearning4j.nn.conf.layers.Pooling2D.PoolingType.MAX)
.kernelSize(2, 2)
.stride(2, 2)
.build(), "conv4")
.addLayer("flatten", new org.deeplearning4j.nn.conf.layers.FlattenLayer.Builder().build(), "pool2")
.addLayer("fc1", new DenseLayer.Builder()
.nIn(256 * 28 * 28)
.nOut(1024)
.activation(Activation.RELU)
.build(), "flatten")
.addLayer("dropout", new org.deeplearning4j.nn.conf.layers.DropoutLayer.Builder()
.dropOut(0.5)
.build(), "fc1")
.addLayer("fc2", new DenseLayer.Builder()
.nIn(1024)
.nOut(512)
.activation(Activation.RELU)
.build(), "dropout")
.addLayer("output", new OutputLayer.Builder(LossFunctions.LossFunction.NEGATIVELOGLIKELIHOOD)
.nIn(512)
.nOut(2) // Assuming two classes: normal and abnormal
.activation(Activation.SOFTMAX)
.build(), "fc2")
.setOutputs("output");
return new ComputationGraph(graphBuilder.build());
}
}在上述代碼中，我們使用 ComputationGraphConfiguration 類(lèi)構(gòu)建一個(gè)卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型。模型包含多個(gè)卷積層、池化層、全連接層和輸出層。我們使用 NeuralNetConfiguration.Builder 類(lèi)設(shè)置模型的參數(shù)，如隨機(jī)種子、權(quán)重初始化方法、正則化系數(shù)等。
（三）模型訓(xùn)練
然后，我們使用預(yù)處理后的數(shù)據(jù)集對(duì)模型進(jìn)行訓(xùn)練。以下是一個(gè)模型訓(xùn)練的示例代碼：
import org.deeplearning4j.nn.graph.ComputationGraph;
import org.deeplearning4j.optimize.listeners.ScoreIterationListener;
import org.nd4j.linalg.dataset.api.iterator.DataSetIterator;
import org.nd4j.linalg.lossfunctions.LossFunctions;
import java.io.File;
import java.io.IOException;
public class ModelTrainer {
public static void trainModel(ComputationGraph model, DataSetIterator trainIterator, int numEpochs) throws IOException {
model.init();
model.setListeners(new ScoreIterationListener(10));
for (int epoch = 0; epoch < numEpochs; epoch++) {
model.fit(trainIterator);
System.out.println("Epoch " + epoch + " completed.");
}
File modelSavePath = new File("trained_model.zip");
org.deeplearning4j.nn.modelio.ModelSerializer.writeModel(model, modelSavePath, true);
}
}在上述代碼中，我們使用 ComputationGraph 類(lèi)的 fit 方法對(duì)模型進(jìn)行訓(xùn)練。我們可以設(shè)置訓(xùn)練的輪數(shù) numEpochs，并在每一輪訓(xùn)練結(jié)束后打印訓(xùn)練進(jìn)度信息。訓(xùn)練完成后，我們使用 ModelSerializer 類(lèi)將模型保存到文件中。
（四）模型預(yù)測(cè)
最后，我們使用訓(xùn)練好的模型對(duì)新的醫(yī)學(xué)影像進(jìn)行預(yù)測(cè)。以下是一個(gè)模型預(yù)測(cè)的示例代碼：
import org.deeplearning4j.nn.graph.ComputationGraph;
import org.nd4j.linalg.api.ndarray.INDArray;
import org.nd4j.linalg.dataset.api.preprocessor.DataNormalization;
import org.nd4j.linalg.dataset.api.preprocessor.ImagePreProcessingScaler;
import org.nd4j.linalg.factory.Nd4j;
import java.io.File;
import java.io.IOException;
public class ModelPredictor {
public static int predictImage(ComputationGraph model, File imageFile) throws IOException {
// Load and preprocess the image
org.datavec.image.loader.NativeImageLoader loader = new NativeImageLoader(224, 224, 3);
INDArray image = loader.asMatrix(imageFile);
DataNormalization scaler = new ImagePreProcessingScaler(0, 1);
scaler.transform(image);
// Make prediction
INDArray output = model.outputSingle(image);
int predictedClass = Nd4j.argMax(output, 1).getInt(0);
return predictedClass;
}
}在上述代碼中，我們使用 NativeImageLoader 類(lèi)加載圖像數(shù)據(jù)，并使用與訓(xùn)練時(shí)相同的預(yù)處理方法對(duì)圖像進(jìn)行歸一化處理。然后，我們使用 ComputationGraph 類(lèi)的 outputSingle 方法對(duì)圖像進(jìn)行預(yù)測(cè)，得到預(yù)測(cè)結(jié)果的概率分布。最后，我們使用 Nd4j.argMax 方法獲取預(yù)測(cè)結(jié)果的類(lèi)別索引。
六、單元測(cè)試
為了確保代碼的正確性，我們可以編寫(xiě)單元測(cè)試來(lái)測(cè)試各個(gè)模塊的功能。以下是一個(gè)單元測(cè)試的示例代碼：
import org.deeplearning4j.nn.graph.ComputationGraph;
import org.junit.jupiter.api.BeforeEach;
import org.junit.jupiter.api.Test;
import org.nd4j.linalg.dataset.api.iterator.DataSetIterator;
import java.io.File;
import java.io.IOException;
import static org.junit.jupiter.api.Assertions.assertEquals;
class ModelPredictorTest {
private ComputationGraph model;
private DataSetIterator trainIterator;
@BeforeEach
void setUp() throws IOException {
// Load the trained model
File modelFile = new File("trained_model.zip");
model = ComputationGraph.load(modelFile, true);
// Create a dummy data iterator for testing
trainIterator = null; // Replace with actual data iterator for more comprehensive testing
}
@Test
void testPredictImage() throws IOException {
// Load a test image
File testImage = new File("test_image.jpg");
// Make prediction
int predictedClass = ModelPredictor.predictImage(model, testImage);
// Assert the predicted class
assertEquals(0, predictedClass); // Replace with expected predicted class
}
}在上述代碼中，我們首先加載訓(xùn)練好的模型，并創(chuàng)建一個(gè)測(cè)試數(shù)據(jù)迭代器（這里使用了一個(gè)空的迭代器，實(shí)際應(yīng)用中可以使用真實(shí)的測(cè)試數(shù)據(jù)集）。然后，我們加載一個(gè)測(cè)試圖像，并使用 ModelPredictor.predictImage 方法對(duì)圖像進(jìn)行預(yù)測(cè)。最后，我們使用 assertEquals 方法斷言預(yù)測(cè)結(jié)果是否符合預(yù)期。
七、預(yù)期輸出
在訓(xùn)練過(guò)程中，我們可以預(yù)期看到模型的損失值逐漸下降，準(zhǔn)確率逐漸提高。在預(yù)測(cè)過(guò)程中，我們可以預(yù)期得到一個(gè)整數(shù)，表示預(yù)測(cè)的類(lèi)別索引。例如，如果我們有兩個(gè)類(lèi)別：正常和異常，那么預(yù)測(cè)結(jié)果可能是 0 表示正常，1 表示異常。
八、參考資料
Kaggle 醫(yī)學(xué)影像數(shù)據(jù)集
到此這篇關(guān)于Springboot 整合 Java DL4J 實(shí)現(xiàn)醫(yī)學(xué)影像診斷功能的文章就介紹到這了,更多相關(guān)Springboot Java DL4J醫(yī)學(xué)影像診斷內(nèi)容請(qǐng)搜索腳本之家以前的文章或繼續(xù)瀏覽下面的相關(guān)文章希望大家以后多多支持腳本之家！
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