目标
探究肺癌患者的CT图像的图像特征并构建一个诊断模型
效果图
操作说明
代码中我以建立10张图为例，多少你自己定
准备工作：
1.准备肺癌或非肺癌每个各10张图，在本地创建一个名为“data”的文件夹，用于存放数据集。在“data”文件夹下创建两个子文件夹，分别命名为“cancer”和“non_cancer”，用于存放肺癌和非肺癌图像。将10张肺癌图像命名为“cancer_1.jpg”到“cancer_10.jpg”，并将它们放入“cancer”文件夹中。将10张非肺癌图像命名为“non_cancer_1.jpg”到“non_cancer_10.jpg”，并将它们放入“non_cancer”文件夹中。
在开始编写和执行代码之前，请确保已经安装完成以下库：
TensorFlow：用于构建和训练深度学习模型
Keras：用于快速构建和训练模型
scikit-learn：用于评估模型和数据预处理
numpy：用于数组和矩阵操作
OpenCV：用于处理和操作图像数据
matplotlib：用于可视化结果
安装命令
pip install tensorflow pip install keras pip install scikit-learn pip install numpy pip install opencv-python pip install matplotlib
确保在本地创建了一个名为“data”的文件夹，并在其中创建了名为“cancer”和“non_cancer”的子文件夹。
将肺癌和非肺癌图像分别放入对应的子文件夹，并确保它们的命名正确
3.然后就可以复制上txt里面的代码进行执行了（记得改代码里面路径）
注意事情：
4. 图像大小：在load_images()函数中，已将图像调整为150x150大小。您可以根据实际情况更改此尺寸，但请注意，较大的图像可能会增加计算成本和训练时间。
例如，将图像大小调整为224x224：。
5.灰度图像：如果您的图像是灰度图像，可以将图像从单通道灰度转换为3通道灰度，以适应模型。在load_images()函数中添加如下代码
代码
import os import cv2 import numpy as np import matplotlib.pyplot as plt from sklearn.model_selection import train_test_split from sklearn.metrics import classification_report, confusion_matrix from tensorflow.keras.preprocessing.image import ImageDataGenerator from tensorflow.keras.models import Sequential from tensorflow.keras.layers import Conv2D, MaxPooling2D, Dropout, Flatten, Dense from tensorflow.keras.optimizers import Adam from tensorflow.keras.utils import to_categorical # 加载图像并调整大小 def load_images(data_dir, img_size): #从指定目录加载图像文件，并将它们转换成统一大小 images = [] labels = [] for folder in os.listdir(data_dir): #遍历指定路径下的文件夹，其中 os.listdir(data_dir) 返回指定目录中所有文件和文件夹的名称列表 for file in os.listdir(os.path.join(data_dir, folder)): img_path = os.path.join(data_dir, folder, file) img = cv2.imread(img_path) img = cv2.resize(img, img_size) images.append(img) labels.append(folder) return np.array(images), np.array(labels) # 构建模型 def create_model(input_shape, num_classes): #创建神经网络模型。函数接受输入数据的形状 input_shape 和分类数量 num_classes 作为参数 model = Sequential() #将各个神经网络层按照顺序逐层叠加起来，构成一个“线性”模型 model.add(Conv2D(32, (3, 3), activation='relu', input_shape=input_shape)) #添加了一个卷积层 Conv2D 到模型中 (3,3是滤波器大小) #接受输入张量（特征图），尺寸为 input_shape； #将每个滤波器应用于输入张量； #对每个输出结果应用 ReLU 非线性激活; #输出包括32张空间特征图通道 model.add(MaxPooling2D(pool_size=(2, 2))) model.add(Dropout(0.25)) model.add(Conv2D(64, (3, 3), activation='relu')) model.add(MaxPooling2D(pool_size=(2, 2))) model.add(Dropout(0.25)) model.add(Flatten()) model.add(Dense(128, activation='relu')) model.add(Dropout(0.5)) model.add(Dense(num_classes, activation='softmax')) model.compile(optimizer=Adam(), loss='categorical_crossentropy', metrics=['accuracy']) #optimizer=Adam() 指定使用 Adam 优化算法； #loss='categorical_crossentropy' 表示采用交叉熵作为损失函数，适合多分类问题； #metrics=['accuracy'] 说明度量模型性能时以准确率作为衡量标准 return model # 主程序 def main(): data_dir = r'F:\code_test\data' img_size = (150, 150)#这是图片的大小根据自己图片修改 num_classes = 2 batch_size = 4 epochs = 50 # 加载图像数据 images, labels = load_images(data_dir, img_size) # 数据预处理 images = images.astype('float32') / 255.0 labels = (labels == 'cancer').astype(int) labels = to_categorical(labels, num_classes) # 划分训练集和测试集 X_train, X_test, y_train, y_test = train_test_split(images, labels, test_size=0.2, random_state=42) # 数据增强 datagen = ImageDataGenerator(horizontal_flip=True, vertical_flip=True) datagen.fit(X_train) # 创建模型 model = create_model((img_size[0], img_size[1], 3), num_classes) # 训练模型 history = model.fit(datagen.flow(X_train, y_train, batch_size=batch_size), validation_data=(X_test, y_test), steps_per_epoch=len(X_train) // batch_size, epochs=epochs) # 评估模型 y_pred = model.predict(X_test) y_pred_classes = np.argmax(y_pred, axis=1) y_test_classes = np.argmax(y_test, axis=1) print("Classification Report:") print(classification_report(y_test_classes, y_pred_classes)) print("Confusion Matrix:") print(confusion_matrix(y_test_classes, y_pred_classes)) # 绘制训练过程的准确率和损失曲线 def plot_training_history(history): plt.figure(figsize=(12, 4)) plt.subplot(1, 2, 1) plt.plot(history.history['accuracy'], label='Training Accuracy') plt.plot(history.history['val_accuracy'], label='Validation Accuracy') plt.xlabel('Epoch') plt.ylabel('Accuracy') plt.legend() plt.subplot(1, 2, 2) plt.plot(history.history['loss'], label='Training Loss') plt.plot(history.history['val_loss'], label='Validation Loss') plt.xlabel('Epoch') plt.ylabel('Loss') plt.legend() plt.show() plot_training_history(history) if __name__ == '__main__': main()
