Image_Recognition_WebGUI

✨ 基于 3D 卷积神经网络和 ADNI 数据集的阿尔兹海默智能诊断 Web 应用：AI 人工智能图像识别-Pytorch；可视化 Web 图形界面-Pywebio； nii 医学影像识别。100%纯 Python

🚩English Readme

轻量化版本链接包含模型训练代码

个人网站：www.bytesc.top 含轻量化版本在线演示

🔔 如有项目相关问题，欢迎在本项目提出issue，我一般会在 24 小时内回复。

功能简介

1, 根据脑部 MRI 医学影像智能诊断阿尔兹海默病
2, 绘制参数相关性热力图
3, 使用纯 python 编写，轻量化，易复现，易部署
4, 代码可读性高，核心部分有极详细注释

界面展示

进入 web 界面
点击"使用 demo.nii"，可以使用默认的 demo 图像测试识别功能
也可以自己上传医学影像
点击"查看图像"，渲染参数热力图
根据上传的图像，生成参数相关性热力图

如何使用

python 版本 3.9

需要 8GB 以上内存

先安装依赖

pip install -r requirement.txt

demo01.py 是项目入口，运行此文件即可启动服务器

python demo01.py

复制链接到浏览器打开点击”Demo“即可进入 Web 界面

之后，可以点击“使用 demo.nii”使用默认的测试样例。也可以点击“上传.nii”，选择 readme_static/test 文件夹内不同类别的图像文件上传测试

项目结构

└─Image_Recognition_WebGUI
    ├─data
    │  └─model_save
    ├─imgs
    │  ├─img_hot
    │  ├─img_merge
    │  └─img_raw
    ├─nii
    ├─readme_static
    │  ├─readme_img
    │  └─test
    │      ├─AD
    │      ├─CN
    │      ├─EMCI
    │      ├─LMCI
    │      └─MCI
    └─run_logs

data 文件夹存放部分静态资源，其中的 model_save 文件夹存放训练好的模型
imgs 文件夹存放渲染的图片
nii 文件夹存放用户上传的医学影像数据
readme_static 存放 readme 文档中用的静态资源
readme_static/test 文件夹内存放了一些五个类别的影像文件，可用于测试
run_logs 存放用户访问日志

分类器核心代码

from torch import nn
import torch

class ClassificationModel3D(nn.Module):
    """分类器模型"""
    def __init__(self, dropout=0.4, dropout2=0.4):
        nn.Module.__init__(self)

        # 定义四个Conv3d层
        self.Conv_1 = nn.Conv3d(1, 8, 3)  # 输入通道数为1，输出通道数为8，卷积核大小为3x3x3
        self.Conv_2 = nn.Conv3d(8, 16, 3)  # 输入通道数为8，输出通道数为16，卷积核大小为3x3x3
        self.Conv_3 = nn.Conv3d(16, 32, 3)  # 输入通道数为16，输出通道数为32，卷积核大小为3x3x3
        self.Conv_4 = nn.Conv3d(32, 64, 3)  # 输入通道数为32，输出通道数为64，卷积核大小为3x3x3

        # 定义四个BatchNorm3d层，每个卷积层后面跟着一个BatchNorm3d层
        self.Conv_1_bn = nn.BatchNorm3d(8)
        self.Conv_2_bn = nn.BatchNorm3d(16)
        self.Conv_3_bn = nn.BatchNorm3d(32)
        self.Conv_4_bn = nn.BatchNorm3d(64)

        # 定义四个MaxPool3d层，每个卷积层后面跟着一个MaxPool3d层
        self.Conv_1_mp = nn.MaxPool3d(2)  # 池化核大小为2
        self.Conv_2_mp = nn.MaxPool3d(3)  # 池化核大小为3
        self.Conv_3_mp = nn.MaxPool3d(2)  # 池化核大小为2
        self.Conv_4_mp = nn.MaxPool3d(3)  # 池化核大小为3

        # 定义两个全连接层
        self.dense_1 = nn.Linear(4800, 128)  # 输入维度为4800，输出维度为128
        self.dense_2 = nn.Linear(128, 5)  # 输入维度为128，输出维度为5。因为这是一个五分类问题，所以最终需要输出维度为5

        # 定义ReLU激活函数和dropout层
        self.relu = nn.ReLU()
        self.dropout = nn.Dropout(dropout)  # 防止过拟合
        self.dropout2 = nn.Dropout(dropout2)  # 增强鲁棒性

    def forward(self, x):
        # 第一层卷积层
        x = self.relu(self.Conv_1_bn(self.Conv_1(x)))
        """
        这行代码是对输入 x 进行卷积、批归一化和 ReLU 激活函数的操作。

        self.Conv_1(x) 对输入 x 进行 3D 卷积操作，输出一个特征图。

        self.Conv_1_bn(...) 对卷积输出的特征图进行批归一化操作，得到归一化后的特征图。

        self.relu(...) 对归一化的特征图进行 ReLU 激活函数操作，得到激活后的特征图。

        整个操作的作用是提取输入 x 中的特征，并将其非线性化，使得网络能够更好地学习这些特征。这里使用了批归一化的技术，可以加速模型的训练过程并提高模型的泛化能力。最终得到的输出结果是经过卷积、批归一化和 ReLU 激活函数处理后的特征图 x。
        """
        # 第一层卷积层的最大池化
        x = self.Conv_1_mp(x)
        """
        这行代码是对输入 x 进行最大池化操作，将特征图的大小缩小一半。

        self.Conv_1_mp(...) 对输入 x 进行最大池化操作，池化核大小为 2。

        池化操作会将特征图中每个池化窗口内的最大值提取出来，作为输出特征图的对应位置的值，从而将特征图的大小缩小一半。

        最大池化操作可以帮助网络实现空间不变性，使得网络在输入发生轻微变化时仍能识别出相同的特征。在这个模型中，经过最大池化后的特征图 x 会传递到下一层卷积层中进行特征提取和非线性化处理。
        """
        # 第二层卷积层
        x = self.relu(self.Conv_2_bn(self.Conv_2(x)))
        # 第二层卷积层的最大池化
        x = self.Conv_2_mp(x)
        # 第三层卷积层
        x = self.relu(self.Conv_3_bn(self.Conv_3(x)))
        # 第三层卷积层的最大池化
        x = self.Conv_3_mp(x)
        # 第四层卷积层
        x = self.relu(self.Conv_4_bn(self.Conv_4(x)))
        # 第四层卷积层的最大池化
        x = self.Conv_4_mp(x)
        # 将张量展平为一维向量
        x = x.view(x.size(0), -1)
        """
        这行代码是将输入张量 x 展平为一维向量。

        x.size(0) 得到输入张量 x 的第一个维度的大小，也就是张量的批次大小。

        -1 表示将第二个维度及其后面的所有维度展平为一维。

        x.view(...) 对输入张量 x 进行形状变换，将其展平为一维向量。

        这个操作的作用是将经过卷积和池化处理后的特征图 x 变为一维向量，以便于传递到全连接层进行分类或回归等任务。展平后的向量大小为 (batch_size, num_features)，其中 batch_size 是输入张量的批次大小，num_features 是展平后的向量元素个数，也就是经过卷积和池化处理后的特征数量。
        """
        # dropout层
        x = self.dropout(x)
        """
        这行代码是对输入张量 x 进行 dropout 操作，即以一定概率将输入张量中的部分元素置为零。

        self.dropout(...) 对输入张量 x 进行 dropout 操作，丢弃概率为 dropout。

        dropout 操作会以一定概率将输入张量中的部分元素置为零，从而达到随机失活的目的。这样做可以减少过拟合，增强模型的泛化能力。

        在这个模型中，dropout 操作被应用在全连接层之前，可以帮助模型更好地学习到数据的特征，防止过拟合。最终得到的 x 张量是经过 dropout 操作后的结果，会传递到下一层全连接层进行处理。
        """
        # 全连接层1
        x = self.relu(self.dense_1(x))
        """
        这行代码是对输入张量 x 进行全连接操作，并应用 ReLU 激活函数。

        self.dense_1(x) 对输入张量 x 进行全连接操作，将其映射到大小为 128 的特征空间中。

        self.relu(...) 对全连接层的输出进行 ReLU 激活函数操作，得到激活后的特征向量。

        在这个模型中，全连接层的作用是将经过卷积、池化和 dropout 处理后的特征向量映射到一个新的特征空间中，以便于进行分类或回归等任务。ReLU 激活函数的作用是对特征向量进行非线性化处理，使得网络能够更好地学习到数据中的非线性相关性。最终得到的 x 张量是经过全连接层和 ReLU 激活函数处理后的结果，会传递到下一层 dropout 层进行处理。
        """
        # dropout2层
        x = self.dropout2(x)
        # 全连接层2
        x = self.dense_2(x)
        # 返回输出结果
        return x

if __name__ == "__main__":
    # 创建一个 ClassificationModel3D 类的实例 model，即创建一个 3D 图像分类模型
    model = ClassificationModel3D()

    # 创建一个形状为 (1, 1, 166, 256, 256) 的测试张量 test_tensor，
    # 其中 1 表示批次大小，1 表示输入通道数，166、256 和 256 分别表示输入数据的深度、高度和宽度
    test_tensor = torch.ones(1, 1, 166, 256, 256)

    # 对测试张量 test_tensor 进行前向传递，得到模型的输出结果 output
    output = model(test_tensor)

    # 打印输出结果的形状，即 (batch_size, num_classes)，其中 batch_size 是测试张量的批次大小，num_classes 是分类任务的类别数
    print(output.shape)

ref: https://github.com/moboehle/Pytorch-LRP

数据集:https://adni.loni.usc.edu

开源许可证

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MIT 开源许可证：

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