基于 3D 卷积神经网络(CNN)的阿尔兹海默智能诊断 Web 应用（python源码+项目说明）.zip

# Image-Recognition-system ✨ **基于 3D 卷积神经网络(CNN)的阿尔兹海默智能诊断 Web 应用** 简单医学影像识别系统，图像识别可视化界面，OCR，快速部署深度学习模型为网页应用，Web 预测系统，图像识别前端网页，图像识别 Demo 展示-Pywebio。AI 人工智能图像识别-Pytorch；nii 医学影像处理；ADNI 数据集。100%纯 Python 代码，轻量化，易复现 🚩[Readme in English](./README.en.md) [个人网站：www.bytesc.top](http://www.bytesc.top) 包含在线演示 [个人博客：blog.bytesc.top](http://blog.bytesc.top) 🔔 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, 使用纯 python 编写，轻量化，易复现，易部署 - 3, 代码可读性高，核心部分有极详细注释 ## 界面展示 - 上传图像  - 返回结果  - 模型输出图表  - 查看上传的图像  ## 如何使用 python 版本 3.9 需要 `4GB` 以上内存 先安装依赖 ```bash pip install -r requirement.txt ``` zlzheimer-diagnostic-system.py 是项目入口，运行此文件即可启动服务器 ```bash python zlzheimer-diagnostic-system.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“使用示例图像”使用默认的测试样例。也可以上传.nii 图像文件上传测试。 我在 [`lqdata`仓库](https://github.com/bytesc/lqdata) 提供了少量示例图像数据。 ```bash git clone https://github.com/bytesc/lqdata.git ``` - 如果上传图像后报错，可能需要在根目录下手动创建文件夹`uploaded_img` ## 项目结构 ``` . │ zlzheimer-diagnostic-system.py │ datasets.py │ model.py │ train.py │ myModel_109.pth │ README.md │ requirements.txt │ ├─demodata │ │ demo.nii ├─readme_img └─uploaded_img ``` - zlzheimer-diagnostic-system.py 项目主文件，用于启动 Web 应用 - datasets.py 处理数据集 - model.py 定义模型 - train.py 训练模型 - myModel_109.pth 训练好的模型 - readme_img 文件夹存放上传的医学影像和渲染的图片 - demodata 文件夹用于存放一些医学影像文件，用于测试 ## 分类器核心代码 ```python 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.de