基于深度学习 卷积神经网络resnext50的中医舌苔分类系统 ...

 

项目概述

本项目旨在通过深度学习技术，特殊是利用卷积神经网络（Convolutional Neural Networks, CNNs）中的ResNeXt50架构，实现对中医舌象图像的自动分类。该系统不仅可以或许辨认差别的舌苔类型，还可以或许在PyQt5框架下提供一个直观的图形用户界面（GUI），使得医生或患者可以或许方便地上传舌象照片并获取分析结果。
技术栈

• 深度学习框架：采用PyTorch或其他支持ResNeXt50的框架来构建模子。
  
• 模子选择：利用ResNeXt50作为主干网络，这是一种改进版的残差网络（ResNet），具有更强大的特征提取能力和更高的准确率。
  
• 图形用户界面：利用PyQt5来开发应用步伐的前端，提供一个易于利用的交互界面。
  
• 后端逻辑：通过Python实现图像预处理、模子加载、预测等功能。
  

主要功能

• 图像输入：用户可以通过界面上传舌象照片。
  
• 及时预测：上传后，系统会自动进行图像预处理，并利用练习好的ResNeXt50模子进行分类预测。
  
• 可视化结果：展示预测过程中的丧失曲线、肴杂矩阵以及准确率（Accuracy）、精确度（Precision）等评价指标。
  
• 分类解释：除了给出终极的分类结果外，系统还会根据预设的知识库提供相应的症状描述和大概的诊断发起。
  

练习过程

• 数据预备：收集大量的中医舌象图片，并根据舌苔的颜色、厚度等特征进行标签标注。
  
• 模子练习：利用标注好的数据集练习ResNeXt50模子，优化参数以提高分类性能。
  
• 评估指标：在验证集上评估模子的表现，调解超参数，直到达到满意的性能。
  

应用场景

• 医疗辅助：为中医诊所提供一种辅助诊断工具，帮助医生快速判断患者的舌象环境。
  
• 康健咨询：平凡用户也可以利用此工具进行自我查抄，了解自己的康健状态。
  

未来预测

• 多模态融合：考虑将舌象辨认与其他生物特征辨认技术相结合，以提供更加全面的康健评估。
  
• 移动端应用：开发移动应用步伐版本，使得更多人可以或许随时随地利用这一服务。
  

项目目录布局

1. 1project_root/
2. 2├── src/
3. 3│   ├── main.py
4. 4│   ├── gui.py
5. 5│   ├── model.py
6. 6│   ├── utils.py
7. 7├── data/
8. 8│   ├── train/
9. 9│   ├── test/
10. 10├── checkpoints/
11. 11├── requirements.txt
12. 12└── README.md

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主步伐 main.py

这是步伐的入口点，负责初始化GUI并启动事件循环。

1. 1from PyQt5.QtWidgets import QApplication
2. 2from gui import MainWindow
3. 3
4. 4if __name__ == "__main__":
5. 5    app = QApplication([])
6. 6    window = MainWindow()
7. 7    window.show()
8. 8    app.exec_()

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图形用户界面 gui.py

利用PyQt5创建的应用步伐窗口。

1. 1from PyQt5.QtWidgets import QMainWindow, QPushButton, QLabel, QVBoxLayout, QWidget, QFileDialog
2. 2from PyQt5.QtGui import QPixmap
3. 3from model import load_model, predict_image
4. 4import os
5. 5
6. 6class MainWindow(QMainWindow):
7. 7    def __init__(self):
8. 8        super().__init__()
9. 9        self.setWindowTitle("中医舌苔分类系统")
10. 10        self.setGeometry(100, 100, 600, 400)
11. 11        
12. 12        # 初始化UI组件
13. 13        self.image_label = QLabel(self)
14. 14        self.load_button = QPushButton('选择图片', self)
15. 15        self.result_label = QLabel(self)
16. 16        
17. 17        layout = QVBoxLayout()
18. 18        layout.addWidget(self.image_label)
19. 19        layout.addWidget(self.load_button)
20. 20        layout.addWidget(self.result_label)
21. 21        
22. 22        container = QWidget()
23. 23        container.setLayout(layout)
24. 24        self.setCentralWidget(container)
25. 25        
26. 26        # 按钮点击事件
27. 27        self.load_button.clicked.connect(self.load_image)
28. 28   
29. 29    def load_image(self):
30. 30        options = QFileDialog.Options()
31. 31        file_name, _ = QFileDialog.getOpenFileName(self,"QFileDialog.getOpenFileName()", "","Images (*.png *.jpg)", options=options)
32. 32        if file_name:
33. 33            pixmap = QPixmap(file_name)
34. 34            self.image_label.setPixmap(pixmap)
35. 35            result = predict_image(file_name)
36. 36            self.result_label.setText(f"预测结果: {result}")

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模子定义 model.py

这里包含了模子加载和图像预测的逻辑。

1. 1import torch
2. 2import torchvision.transforms as transforms
3. 3from PIL import Image
4. 4import os
5. 5
6. 6def load_model():
7. 7    # 加载预训练的ResNeXt50模型
8. 8    model = torch.hub.load('pytorch/vision:v0.9.0', 'resnext50_32x4d', pretrained=True)
9. 9    # 修改最后一层以适应分类任务
10. 10    num_ftrs = model.fc.in_features
11. 11    model.fc = torch.nn.Linear(num_ftrs, num_classes)  # num_classes 是类别数
12. 12    model.load_state_dict(torch.load(os.path.join('checkpoints', 'best_model.pth'), map_location=torch.device('cpu')))
13. 13    return model
14. 14
15. 15def predict_image(image_path):
16. 16    # 加载模型
17. 17    model = load_model()
18. 18    model.eval()
19. 19   
20. 20    # 定义图像预处理步骤
21. 21    preprocess = transforms.Compose([
22. 22        transforms.Resize(256),
23. 23        transforms.CenterCrop(224),
24. 24        transforms.ToTensor(),
25. 25        transforms.Normalize(mean=[0.485, 0.456, 0.406], std=[0.229, 0.224, 0.225]),
26. 26    ])
27. 27   
28. 28    # 加载并预处理图像
29. 29    image = Image.open(image_path)
30. 30    input_tensor = preprocess(image)
31. 31    input_batch = input_tensor.unsqueeze(0)
32. 32   
33. 33    # 预测
34. 34    with torch.no_grad():
35. 35        output = model(input_batch)
36. 36    _, predicted_idx = torch.max(output, 1)
37. 37   
38. 38    # 返回预测类别
39. 39    return predicted_idx.item()

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工具函数 utils.py

这里可以包含一些辅助函数，比如读取数据集、保存模子等。

1. 1import torch
2. 2import os
3. 3
4. 4def save_checkpoint(model, path):
5. 5    torch.save(model.state_dict(), path)
6. 6
7. 7def load_data(data_dir):
8. 8    # 加载数据集的代码
9. 9    pass

复制代码

这个示例仅提供了一个基础框架，你需要根据实际环境填充更多的细节，比如添加更多的功能、处理非常环境、优化用户体验等。此外，还需要确保全部依赖项都已安装，并正确配置路径。

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