【源码】基于深度学习的医学图像报告生成项目

项目简介

本项目是一个基于深度学习的医学图像报告生成系统。它结合图像和文本信息，运用图像处理和自然语言处理（NLP）技术，通过预训练的深度神经网络模型提取医学图像（如X光图像）特征，进而生成相应的文本描述。

项目的主要特性和功能

• 图像特征提取：借助预训练的深度神经网络（如ChexNet）从医学图像中提取特征。
• 自然语言处理：利用深度学习和注意力机制处理文本数据，生成描述图像的文本。
• 模型训练：使用标记的图像和文本数据训练模型，学习图像与文本之间的映射关系。
• 预测：对新的医学图像进行预测，生成相应的文本描述。

安装使用步骤

1. 环境准备

• 安装Python 3.7或更高版本。
• 安装TensorFlow、Keras等必要的深度学习库。
• 下载并解压预训练的模型权重文件。

2. 数据准备

• 准备包含医学图像和对应文本描述的数据集。
• 将数据组织为合适的格式，如图像文件夹和对应的文本文件。

3. 模型构建与训练

• 使用create_model.py中的create_model函数创建模型。
• 使用train.py脚本进行模型训练。

4. 预测与评估

• 使用predict.py脚本对新的医学图像进行预测，生成文本描述。
• 评估生成的文本描述与真实描述之间的相似性，可使用BLEU等指标进行评估。

5. 部署

• 可选：使用final_local.py中的代码，将模型部署为一个本地Web应用，方便用户上传图像并获取预测结果。

注意：以上步骤假设用户已经下载了本项目的源码文件，并按照项目的要求进行了环境配置和数据准备。

下载地址

点击下载 【提取码: 4003】【解压密码: www.makuang.net】