Рак молочной железы является одним из наиболее распространенных и потенциально опасных для жизни заболеваний, поражающих женщин во всем мире. Раннее выявление и точная классификация рака молочной железы имеют решающее значение для эффективного лечения и улучшения результатов лечения пациентов. Традиционные методы диагностики часто полагаются на ручную интерпретацию маммограмм, которая может быть субъективной и отнимать много времени. Однако достижения в области методов глубокого обучения открыли новые возможности для автоматической классификации рака молочной железы, произведя революцию в области медицинской диагностики. В этой статье мы рассмотрим применение глубокого обучения в классификации рака молочной железы и обсудим его потенциальное влияние на отрасль здравоохранения.
Понимание классификации рака молочной железы:
Классификация рака молочной железы включает в себя различение доброкачественных (нераковых) и злокачественных (раковых) опухолей на основе различных характеристик, наблюдаемых на медицинских изображениях, таких как маммограммы. Точная классификация жизненно важна для определения соответствующих стратегий лечения и улучшения результатов лечения пациентов.
Глубокое обучение и его роль в классификации рака молочной железы:
Глубокое обучение — это область машинного обучения, в которой используются искусственные нейронные сети с несколькими уровнями для извлечения значимых признаков из сложных данных. Простые нейронные сети, также известные как нейронные сети с прямой связью или многослойные персептроны (MLP), являются основополагающей архитектурой глубокого обучения. Хотя они менее сложны, чем другие модели глубокого обучения, такие как сверточные нейронные сети (CNN), простые нейронные сети все же могут быть эффективны в задачах классификации рака молочной железы.
Ссылка на репозиторий GitHub: здесь
Шаги, связанные с классификацией рака молочной железы с использованием простых нейронных сетей:
Сбор данных
Я взял набор данных из модулей набора данных sci-kitlearn.
breast_cancer_dataeset = sklearn.datasets.load_breast_cancer()
Предварительная обработка данных
Я импортировал данные и столбцы из словаря breast_cancer_dataeset и принял соответствующие значения x и y. Затем я использовал train_test_split, чтобы разделить модели на обучающую и тестовую. Я также стандартизировал данные, чтобы наша модель могла работать быстрее.
x_train, x_test, y_train, y_test = train_test_split(x,y,test_size=0.2,random_state=2) scaler = StandardScaler() x_train_std = scaler.fit_transform(x_train) x_test_std = scaler.transform(x_test)
Архитектура модели
Простые нейронные сети состоят из входного слоя, одного или нескольких скрытых слоев и выходного слоя. Количество нейронов в каждом слое и связь между ними определяются при проектировании сети. Для определения наиболее эффективной архитектуры для классификации рака молочной железы могут потребоваться эксперименты и оптимизация.
model = keras.Sequential([
keras.layers.Flatten(input_shape=(30,)),
keras.layers.Dense(20,activation='relu'),
keras.layers.Dense(2,activation='sigmoid'),
])
model.compile(
optimizer='adam',
loss='sparse_categorical_crossentropy',
metrics=['accuracy']
)
Обучение
history = model.fit(x_train_std,y_train,validation_split=0.1,epochs=100)
Оценка
После обучения производительность модели оценивается с использованием отдельного набора данных проверки. Показатели оценки, в том числе точность, прецизионность, полнота и оценка F1, рассчитываются для измерения эффективности модели при классификации опухолей молочной железы.
loss,accuracy = model.evaluate(x_test_std,y_test) print(accuracy) # accuracy = 0.9561403393745422
Прогноз
Теперь, когда у нас есть модель, мы можем предсказать, есть ли у пациента доброкачественные или злокачественные опухоли.
def predictTumor(input_data):
input_data_as_numpy_array = np.asarray(input_data)
input_data_reshaped = input_data_as_numpy_array.reshape(1,-1)
input_data_reshaped_std = scaler.transform(input_data_reshaped)
prediction = model.predict(input_data_reshaped_std)
print(prediction)
prediction_label = np.argmax(prediction)
print(prediction_label)
if prediction_label==0:
print('The tumor is malignant')
else:
print('The tumor is benign')
Преимущества и ограничения простых нейронных сетей:
Простые нейронные сети предлагают несколько преимуществ в классификации рака молочной железы. Их относительно легко реализовать, они требуют меньше вычислительных ресурсов и могут достигать хороших результатов с меньшими наборами данных. Кроме того, их интерпретируемость позволяет клиницистам понять причины прогнозов модели.
Однако простые нейронные сети могут иметь ограничения в обработке сложных шаблонов изображений по сравнению со специализированными архитектурами, такими как CNN. У них могут возникнуть проблемы с выделением иерархических признаков и пространственных отношений, которые имеют решающее значение при анализе медицинских изображений. Тем не менее, они по-прежнему обеспечивают прочную основу для понимания концепций глубокого обучения и могут дать ценную информацию о задачах классификации рака молочной железы.
Заключение
Простые нейронные сети продемонстрировали свой потенциал в классификации рака молочной железы, используя возможности глубокого обучения. Хотя у них могут быть ограничения по сравнению с более сложными архитектурами, они предлагают многообещающие возможности для автоматизации и повышения точности диагностики рака молочной железы. По мере развития исследований в области глубокого обучения дальнейшее развитие простых нейронных сетей и их интеграция с другими методами могут способствовать улучшению результатов лечения пациентов и прогрессу в лечении рака молочной железы.
Спасибо за чтение этого блога. Если вы читаете эту строку, значит, вы пролистали весь контент. Пожалуйста, не стесняйтесь спрашивать, если у вас есть какие-либо сомнения или вопросы. Это мой первый блог на Медиуме.
