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Springboot 整合 Java DL4J 實現醫(yī)學影像診斷功能介紹

 更新時間：2024年10月15日 15:32:36   作者：月下獨碼  
本文介紹如何利用SpringBoot整合Java Deeplearning4j實現醫(yī)學影像診斷功能,重點介紹了卷積神經網絡在處理醫(yī)學影像中的應用,以及如何進行數據預處理、模型構建、訓練與預測,提供了詳細的代碼實現和單元測試方法,目的是輔助醫(yī)生更準確快速地進行疾病診斷

?? 博主簡介：歷代文學網（PC端可以訪問：https://literature.sinhy.com/，移動端可微信小程序搜索“歷代文學”）總架構師，15年工作經驗，精通Java編程，高并發(fā)設計，Springboot和微服務，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，并將理論知識轉化為實際應用。保持對新技術的好奇心，樂于分享所學，希望通過我的實踐經歷和見解，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，共同進步，一起在技術的世界里不斷學習成長。

Springboot整合Java DL4J實現交通標志識別系統(tǒng)全過程

Spring Boot 整合 Java Deeplearning4j 實現醫(yī)學影像診斷功能

一、引言

在醫(yī)學領域，準確快速地診斷疾病對于患者的治療至關重要。隨著人工智能技術的發(fā)展，深度學習在醫(yī)學影像診斷中展現出了巨大的潛力。本文將介紹如何使用 Spring Boot 整合 Java Deeplearning4j 來實現一個醫(yī)學影像診斷的案例，輔助醫(yī)生診斷 X 光片、CT 掃描等醫(yī)學影像，檢測病變區(qū)域。

二、技術概述

（一）Spring Boot

Spring Boot 是一個用于快速開發(fā) Java 應用程序的框架。它簡化了 Spring 應用程序的配置和部署，提供了自動配置、起步依賴等功能，使開發(fā)者能夠更加專注于業(yè)務邏輯的實現。

（二）Deeplearning4j

Deeplearning4j 是一個基于 Java 和 Scala 的深度學習庫，支持多種深度學習算法和神經網絡架構。它提供了高效的數值計算、分布式訓練等功能，適用于處理大規(guī)模數據和復雜的深度學習任務。

（三）神經網絡選擇

在本案例中，我們選擇使用卷積神經網絡（Convolutional Neural Network，CNN）來實現醫(yī)學影像診斷。CNN 是一種專門用于處理圖像數據的神經網絡，具有以下優(yōu)點：

  • 局部連接：CNN 中的神經元只與輸入圖像的局部區(qū)域相連，減少了參數數量，提高了計算效率。
  • 權值共享：CNN 中的卷積核在不同位置共享權值，進一步減少了參數數量，同時也提高了模型的泛化能力。
  • 層次結構：CNN 通常由多個卷積層、池化層和全連接層組成，能夠自動學習圖像的層次特征，從低級特征到高級特征逐步提取。

三、數據集介紹

（一）數據集來源

我們使用公開的醫(yī)學影像數據集，如 Kaggle 上的醫(yī)學影像數據集。這些數據集通常包含大量的 X 光片、CT 掃描等醫(yī)學影像，以及對應的病變區(qū)域標注。

（二）數據集格式

數據集通常以圖像文件和標注文件的形式存儲。圖像文件可以是常見的圖像格式，如 JPEG、PNG 等。標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)域的位置和類別信息。

以下是一個簡單的數據集目錄結構示例：

dataset/
├── images/
│   ├── image1.jpg
│   ├── image2.jpg
│   ├──...
├── labels/
│   ├── label1.txt
│   ├── label2.txt
│   ├──...

在標注文件中，每行表示一個病變區(qū)域的標注信息，格式可以如下：

image_filename,x1,y1,x2,y2,class

其中，image_filename 是對應的圖像文件名，x1,y1,x2,y2 是病變區(qū)域的左上角和右下角坐標，class 是病變區(qū)域的類別。

四、Maven 依賴

在項目的 pom.xml 文件中，需要添加以下 Maven 依賴：

<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、代碼實現

（一）數據預處理

首先，我們需要對數據集進行預處理，將圖像數據轉換為適合神經網絡輸入的格式。以下是一個數據預處理的示例代碼：

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 類加載圖像數據，并將其轉換為 INDArray 格式。然后，我們使用 ImagePreProcessingScaler 類對圖像數據進行歸一化處理，將像素值范圍縮放到 0-1 之間。

（二）模型構建

接下來，我們構建一個卷積神經網絡模型。以下是一個模型構建的示例代碼：

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 類構建一個卷積神經網絡模型。模型包含多個卷積層、池化層、全連接層和輸出層。我們使用 NeuralNetConfiguration.Builder 類設置模型的參數，如隨機種子、權重初始化方法、正則化系數等。

（三）模型訓練

然后，我們使用預處理后的數據集對模型進行訓練。以下是一個模型訓練的示例代碼：

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 類的 fit 方法對模型進行訓練。我們可以設置訓練的輪數 numEpochs，并在每一輪訓練結束后打印訓練進度信息。訓練完成后，我們使用 ModelSerializer 類將模型保存到文件中。

（四）模型預測

最后，我們使用訓練好的模型對新的醫(yī)學影像進行預測。以下是一個模型預測的示例代碼：

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 類加載圖像數據，并使用與訓練時相同的預處理方法對圖像進行歸一化處理。然后，我們使用 ComputationGraph 類的 outputSingle 方法對圖像進行預測，得到預測結果的概率分布。最后，我們使用 Nd4j.argMax 方法獲取預測結果的類別索引。

六、單元測試

為了確保代碼的正確性，我們可以編寫單元測試來測試各個模塊的功能。以下是一個單元測試的示例代碼：

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，我們首先加載訓練好的模型，并創(chuàng)建一個測試數據迭代器（這里使用了一個空的迭代器，實際應用中可以使用真實的測試數據集）。然后，我們加載一個測試圖像，并使用 ModelPredictor.predictImage 方法對圖像進行預測。最后，我們使用 assertEquals 方法斷言預測結果是否符合預期。

七、預期輸出

在訓練過程中，我們可以預期看到模型的損失值逐漸下降，準確率逐漸提高。在預測過程中，我們可以預期得到一個整數，表示預測的類別索引。例如，如果我們有兩個類別：正常和異常，那么預測結果可能是 0 表示正常，1 表示異常。

八、參考資料

Deeplearning4j 官方文檔

Spring Boot 官方文檔

Kaggle 醫(yī)學影像數據集

到此這篇關于Springboot 整合 Java DL4J 實現醫(yī)學影像診斷功能的文章就介紹到這了,更多相關Springboot Java DL4J醫(yī)學影像診斷內容請搜索腳本之家以前的文章或繼續(xù)瀏覽下面的相關文章希望大家以后多多支持腳本之家！

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