Разбираемся на реальном датасете, как сверточные нейронные сети помогают в диагностике легочных заболеваний. От загрузки данных до оценки модели — полный путь в одном туториале.
Введение (Problem domain)
Каждый год миллионы людей сталкиваются с пневмонией. Ранняя и точная диагностика — ключ к успешному лечению. Рентгенография грудной клетки остается основным инструментом скрининга, но ее интерпретация требует экспертизы и времени, которого в условиях перегруженных клиник часто не хватает.
Здесь на помощь могут прийти методы глубокого обучения, в частности, сверточные нейронные сети (CNN). Они способны анализировать изображения с высочайшей точностью, выступая в роли «второго мнения» для врача или инструментом первичного анализа. В этой статье мы не будем рассуждать о будущем, а здесь и сейчас построим работающую модель для автоматической классификации рентгеновских снимков на три категории: COVID-19, вирусная пневмония и норма.
Этот материал — часть моей магистерской работы по разработке ПО для диагностики легочных заболеваний. Мы пройдем весь путь: от подготовки данных до обучения модели и оценки ее результатов.
1. Данные — основа всего
Для обучения нам нужны размеченные данные. К счастью, есть открытые датасеты. Мы будем использовать комбинацию из:
COVID-19 Radiography Database (снимки COVID-19)
Chest X-Ray Images (Pneumonia) от NIH (снимки пневмонии и нормальные)
После предобработки и балансировки у нас получается три директории:
text
/dataset/
/train/
/covid/
/pneumonia/
/normal/
/val/
/covid/
/pneumonia/
/normal/(Здесь хорошо вставить небольшую GIF-анимацию, как изображения загружаются в папки, или гистограмму распределения по классам).
2. Архитектура модели: почему EfficientNet?
Мы не будем изобретать велосипед с нуля, а воспользуемся трансферным обучением (Transfer Learning). Это техника, при которой мы берем модель, предобученную на огромной базе изображений (ImageNet), и «доучиваем» ее на наших специфичных данных. Это экономит ресурсы и время.
Я выбрал EfficientNetB0. Эта архитектура известна своим оптимальным соотношением точности и вычислительной эффективности — идеально для потенциального внедрения в системы, где ресурсы могут быть ограничены.
import tensorflow as tf
from tensorflow import keras
from tensorflow.keras import layers
from tensorflow.keras.applications import EfficientNetB0
# Настройки
IMG_SIZE = (224, 224)
BATCH_SIZE = 32
EPOCHS = 15
# Загрузка предобученной модели без верхушки (include_top=False)
base_model = EfficientNetB0(
input_shape=(IMG_SIZE[0], IMG_SIZE[1], 3),
include_top=False,
weights='imagenet'
)
base_model.trainable = False # "Замораживаем" предобученные слои
# Добавляем свою верхушку для классификации
model = keras.Sequential([
base_model,
layers.GlobalAveragePooling2D(),
layers.Dropout(0.2), # Регуляризация для борьбы с переобучением
layers.Dense(256, activation='relu'),
layers.Dense(3, activation='softmax') # 3 выходных нейрона для наших классов
])
model.compile(
optimizer='adam',
loss='categorical_crossentropy',
metrics=['accuracy', tf.keras.metrics.Precision(), tf.keras.metrics.Recall()]
)
print(model.summary())3. Обучение и результаты
Мы используем генераторы данных (ImageDataGenerator) для эффективной загрузки и аугментации данных (случайные повороты, сдвиги) «на лету». Аугментация критически важна для увеличения разнообразия данных и предотвращения переобучения.
После 15 эпох обучения на моем наборе данных модель показала следующие результаты на валидационной выборке:
Accuracy (Точность): 94.2%
Precision (Точность для каждого класса): >93% для всех классов
Recall (Полнота): >92% для всех классов
(Обязательно вставить график обучения (loss/accuracy по эпохам) и confusion matrix (матрицу ошибок)).
Матрица ошибок (Confusion Matrix) — самый наглядный инструмент. По ней видно, на каких именно классах модель чаще всего ошибается. В нашем случае основная путаница происходит между вирусной пневмонией и COVID-19, что, с клинической точки зрения, понятно и требует дополнительной проработки.
4. Инференс: как это будет работать в реальности?
Обученную модель мы можем сохранить и использовать для предсказаний на новых снимках.
def predict_image(path_to_image):
img = keras.preprocessing.image.load_img(
path_to_image, target_size=IMG_SIZE
)
img_array = keras.preprocessing.image.img_to_array(img)
img_array = tf.expand_dims(img_array, 0) # Создаем батч размером 1
predictions = model.predict(img_array)
score = tf.nn.softmax(predictions[0])
class_names = ['COVID-19', 'NORMAL', 'PNEUMONIA']
result = {
'class': class_names[tf.argmax(score)],
'confidence': 100 * tf.reduce_max(score).numpy()
}
return result
# Пример вызова
result = predict_image('path/to/unknown_xray.jpg')
print(f"Диагноз: {result['class']} с уверенностью {result['confidence']:.2f}%")5. Выводы и дальнейшие шаги
Мы создали прототип системы, способной с высокой точностью классифицировать рентгенограммы. Это не замена врачу, а мощный инструмент поддержки принятия решений. Такой софт может помочь:
Сократить время на первичный анализ снимков.
Снизить нагрузку на рентгенологов.
Служить «вторым мнением», минимизируя риск человеческой ошибки из-за усталости.
Что дальше в моем исследовании?
Улучшение данных: Работа с более сбаланс��рованными и объемными наборами, разметка не только по заболеванию, но и по локализации поражений.
Сегментация: Внедрение моделей типа U-Net для выделения конкретных областей поражения (например, матового стекла при COVID-19) на снимке, а не просто классификации.
Эксплицируемость (Explainable AI): Использование методов Grad-CAM или LIME, чтобы модель не только ставила «диагноз», но и визуально показывала, на какие области снимка она обратила внимание. Это критически важно для доверия со стороны врачей.
Разработка интерфейса: Создание простого веб- или desktop-приложения (например, на Streamlit или PyQt), куда врач мог бы загрузить снимок и получить результат с визуализацией.
Заключение
Глубокое обучение открывает огромные возможности для поддержки медицины. Наш практический эксперимент — небольшой, но важный шаг в этом направлении. Буду рад услышать ваши вопросы, замечания и идеи в комментариях!
