آموزش پایتون و برنامه نویسی

پایتون و چشم‌پزشکی – وقتی کدها به کمک چشم‌ها میان!

تا اینجا درباره تشخیص بیماری‌ها و کمک هوش مصنوعی توی جراحی‌های چشمی صحبت کردیم.

حالا وقتشه یه ذره خودمون دست‌به‌کد بشیم و ببینیم چطور می‌تونیم با پایتون یه پروژه کوچیک ولی خفن توی حوزه چشم‌پزشکی راه بندازیم.

پایتون چی کار می‌کنه؟
پایتون با داشتن کلی کتابخونه مثل OpenCV، TensorFlow، PyTorch و Scikit-learn**، یکی از محبوب‌ترین ابزارها برای بینایی ماشین و یادگیری ماشین توی پزشکیه.

**یه پروژه ساده: تشخیص رتینوپاتی دیابتی با پایتون
فرض کنید ما یه دیتاست از تصاویر شبکیه داریم و می‌خوایم با استفاده از یه مدل یادگیری ماشین، وجود یا عدم وجود رتینوپاتی دیابتی رو تشخیص بدیم.

مراحل کار:

1. بارگذاری داده‌ها:
اول باید تصاویر رو بخونیم. این کار با OpenCV یا PIL انجام میشه:

import cv2  
import matplotlib.pyplot as plt  

image = cv2.imread("retina.jpg")  
image = cv2.cvtColor(image, cv2.COLOR_BGR2RGB)  
plt.imshow(image)  
plt.axis("off")  
plt.show()  

2. پیش‌پردازش:
تصاویر ممکنه نویز داشته باشن یا اندازه‌هاشون مختلف باشه. باید همه‌شون رو به یه اندازه استاندارد دربیاریم:

import cv2  

image = cv2.resize(image, (224, 224))  # اندازه استاندارد برای مدل‌های CNN

3. مدل‌سازی:
حالا وقتشه یه مدل ساده بسازیم. مثلا یه شبکه عصبی کانولوشنی:

from tensorflow.keras import Sequential  
from tensorflow.keras.layers import Conv2D, MaxPooling2D, Flatten, Dense  

model = Sequential()  
model.add(Conv2D(32, (3, 3), activation='relu', input_shape=(224, 224, 3)))  
model.add(MaxPooling2D(pool_size=(2, 2)))  
model.add(Flatten())  
model.add(Dense(128, activation='relu'))  
model.add(Dense(1, activation='sigmoid'))  
model.compile(optimizer='adam', loss='binary_crossentropy', metrics=['accuracy'])  

4. آموزش مدل:
اگه دیتاست داشته باشیم، می‌تونیم با چند خط کد مدل رو آموزش بدیم:

model.fit(x_train, y_train, epochs=10, validation_split=0.2)  

نتیجه چیه؟
با همین چند خط کد، ما می‌تونیم یه مدل هوش مصنوعی بسازیم که تصاویر شبکیه رو آنالیز کنه و احتمال وجود بیماری رو تخمین بزنه.

این تازه اول راهه!
تو پست‌های بعدی، می‌تونم درباره چطور ارزیابی کردن این مدل‌ها، ذخیره‌سازی نتایج و حتی ساخت یه اپلیکیشن ساده برای استفاده از این مدل‌ها هم صحبت کنم.

نظرتون چیه؟ آماده‌اید هوش مصنوعی رو با پایتون به خدمت چشم‌پزشکی دربیاریم؟ 😉

@python_with_mohammad

www.tgoop.com/python_with_mohammad/90

445 viewsedited  Feb 28 at 17:35

پایتون و چشم‌پزشکی – وقتی کدها به کمک چشم‌ها میان!

تا اینجا درباره تشخیص بیماری‌ها و کمک هوش مصنوعی توی جراحی‌های چشمی صحبت کردیم.

حالا وقتشه یه ذره خودمون دست‌به‌کد بشیم و ببینیم چطور می‌تونیم با پایتون یه پروژه کوچیک ولی خفن توی حوزه چشم‌پزشکی راه بندازیم.

پایتون چی کار می‌کنه؟
پایتون با داشتن کلی کتابخونه مثل OpenCV، TensorFlow، PyTorch و Scikit-learn**، یکی از محبوب‌ترین ابزارها برای بینایی ماشین و یادگیری ماشین توی پزشکیه.

**یه پروژه ساده: تشخیص رتینوپاتی دیابتی با پایتون
فرض کنید ما یه دیتاست از تصاویر شبکیه داریم و می‌خوایم با استفاده از یه مدل یادگیری ماشین، وجود یا عدم وجود رتینوپاتی دیابتی رو تشخیص بدیم.

مراحل کار:

1. بارگذاری داده‌ها:
اول باید تصاویر رو بخونیم. این کار با OpenCV یا PIL انجام میشه:

import cv2  
import matplotlib.pyplot as plt  

image = cv2.imread("retina.jpg")  
image = cv2.cvtColor(image, cv2.COLOR_BGR2RGB)  
plt.imshow(image)  
plt.axis("off")  
plt.show()  

import cv2  

image = cv2.resize(image, (224, 224))  # اندازه استاندارد برای مدل‌های CNN

from tensorflow.keras import Sequential  
from tensorflow.keras.layers import Conv2D, MaxPooling2D, Flatten, Dense  

model = Sequential()  
model.add(Conv2D(32, (3, 3), activation='relu', input_shape=(224, 224, 3)))  
model.add(MaxPooling2D(pool_size=(2, 2)))  
model.add(Flatten())  
model.add(Dense(128, activation='relu'))  
model.add(Dense(1, activation='sigmoid'))  
model.compile(optimizer='adam', loss='binary_crossentropy', metrics=['accuracy'])  

model.fit(x_train, y_train, epochs=10, validation_split=0.2)  

BY آموزش پایتون و برنامه نویسی