Рак, который в настоящее время является распространенным заболеванием, в основном возникает из-за быстрого роста раковых клеток внутри нашего тела. Существуют различные типы рака, такие как рак груди, рак легких, рак поджелудочной железы и т. Д.
Рак кожи (меланома), который в большинстве случаев поддается лечению, может стать смертельным, если не обнаружен на ранней стадии. Следовательно, важно определить, какой из них злокачественный, а какой доброкачественный.
Предлагаемая здесь модель способна классифицировать изображения на основе сверточных нейронных сетей и в конечном итоге может дать хорошие результаты.
Оглавление:
›Набор данных
›Подготовка данных
>Обработка изображения
›Обучение модели
›Оценка модели
›График
›Прогнозирование модели
DataSet:
Набор данных доступен на Kaggle, который предоставил Клаудио Фанкони. По сути, данные делятся на 2 типа: тестовые и обучающие. В обучающей выборке было примерно 2637 изображений, а в тестовой - 660. Изображения, представленные в наборе, в основном были довольно четкими и хорошо отформатированными.
Подготовка данных
Набор для обучения и тестирования уже присутствовал в наборе данных. Однако набор для проверки отсутствовал. Итак, мы взяли 25% обучающих данных и преобразовали их в данные проверки.
Фиктивные данные: эти данные будут полезны для прогнозирования модели, состоящей из 5 изображений.
Обработка изображения:
По определению, обработка изображений - это метод выполнения некоторых операций с изображением, чтобы получить улучшенное изображение или извлечь из него некоторую полезную информацию. Это тип обработки сигнала, при котором входом является изображение, а выходом может быть изображение или характеристики / особенности, связанные с этим изображением.
Изменение масштаба:
Поскольку размер изображения имеет максимальный пиксель 255, то есть он имеет диапазон [0,255], но модели становится сложно обрабатывать такие высокие пиксели, поэтому нам необходимо масштабировать его перед подачей в модель.
Модельное обучение:
В этой модели CNN мы использовали 6 слоев «ReLU», а последний слой - «Softmax».
Оценка модели:
Модель хорошо себя показала как на тестах, так и на тренировках. Он обеспечивает точность около 82% на поезде и 77% на испытаниях.
График:
Прогноз модели:
Ссылка на сайт :
Щелкните ссылку ниже, чтобы получить доступ к записной книжке.
Https://cainvas.ai-tech.systems/use-cases/skin-cancer-detection-app/
Предоставлено: Танмей