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

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:

  1. Сократить время на первичный анализ снимков.

  2. Снизить нагрузку на рентгенологов.

  3. Служить «вторым мнением», минимизируя риск человеческой ошибки из-за усталости.

Что дальше в моем исследовании?

  • Улучшение данных: Работа с более сбалансированными 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!