基于深度学习的医疗AI辅助诊断系统源代码https://www.gitpp.com/zhuluai/proje
基于深度学习的医疗AI辅助诊断系统
https://www.gitpp.com/zhuluai/projects060903
系统界面
系统以图像分割为核心，利用人工智能完成肿瘤区域的识别勾画并提供肿瘤区域的特征来辅助医生进行诊断。有完整的模型构建、后端架设和前端访问功能。
训练
训练的数据来源于国外的数据集。因数据和精力有限只训练了针对直肠肿瘤模型。首先对CT文件进行整理，使用SimpleITK读取CT文件，读取肿瘤的掩膜文件并映射到肿瘤CT图像来获取肿瘤区域，然后进行数据的归一化，预处理后制作训练和测试的数据集。 使用PyTorch框架编写。使用交叉熵损失函数，Adam优化器。 网络结构采用U-Net，U-Net是基于FCN的一种语义分割网络，适用于做医学图像的分割。结构如下，实际使用稍有改动。
训练过程如下：
后端
整个系统采取前后分离的方案，确保足够轻量，低耦合。后端采用Python的Flask库，能与AI框架更好的结合，使得系统能更高内聚。
后端运行流程如下：
一个基于深度学习的医疗AI辅助诊断系统，核心功能是医学图像分割，特别是针对直肠肿瘤的CT图像分析。系统通过U-Net深度学习模型实现肿瘤区域的自动识别、勾画，并提取肿瘤特征（如面积、周长、强度等），辅助医生进行诊断。项目采用前后端分离架构，前端支持Web访问，后端基于Flask框架与AI模型集成，具备完整的模型训练、部署和诊断功能。
二、技术实现
- 模型构建
使用PyTorch框架，交叉熵损失函数，Adam优化器。 通过数据增强（如随机旋转、缩放）提升模型泛化能力。 使用SimpleITK读取CT文件和肿瘤掩膜，完成数据归一化、预处理。 数据集来源于国外公开数据集（如直肠肿瘤CT数据）。 - 网络结构
：采用U-Net架构（基于FCN的语义分割网络），适用于医学图像分割任务。 - 数据处理
： - 训练细节
： - 后端开发
基于Flask框架，实现与AI模型的高效集成，支持图像上传、模型推理和诊断结果返回。 前后端分离设计，确保系统轻量、低耦合。 - 前端交互
提供Web界面，医生可上传CT图像，系统返回肿瘤分割结果及特征数据，并支持历史诊断数据对比（如特征图表展示）。
三、在医学教学中的应用
- 医学影像教学
- 案例展示
：系统可展示直肠肿瘤的CT图像分割结果，帮助学生直观理解肿瘤形态、位置及与周围组织的关系。 - 对比学习
：通过对比AI分割结果与专家标注，学生可学习医学图像标注规范，提升阅片能力。 - AI辅助诊断教学
- 模型训练演示
：教师可展示如何使用PyTorch构建U-Net模型，并解释交叉熵损失函数、Adam优化器等关键技术。 - 诊断流程教学
：通过系统后端流程演示，学生可了解AI辅助诊断的实际工作流程（如图像上传、模型推理、结果返回）。 - 临床思维培养
- 多模态数据融合
：系统可扩展支持多模态数据（如MRI、PET-CT），帮助学生理解不同影像模态在疾病诊断中的作用。 - 诊断决策支持
：通过AI提供的肿瘤特征数据（如面积、强度），学生可学习如何结合临床信息制定治疗方案。 - 实践教学工具
- 学生实验平台
：学生可在系统中上传自己的CT图像，运行预训练模型，观察分割结果，并尝试优化模型参数。 - 考核与评估
：教师可通过系统布置阅片任务，学生提交诊断报告，系统自动评分或教师人工审核。
四、项目优势
- 轻量级与易用性
：前后端分离设计，系统轻量，适合教学环境部署。 - 开源与可扩展
：代码开源，学生可自由修改模型或扩展功能（如支持其他肿瘤类型）。 - 临床结合紧密
：系统直接面向临床诊断需求，帮助学生理解AI在医学中的实际应用场景。
五、总结
该开源项目为医学教学提供了AI辅助诊断的实践平台，通过医学图像分割任务，帮助学生掌握深度学习在医学影像中的应用，同时培养临床思维和诊断能力。项目代码开源、架构清晰，适合作为医学影像、人工智能课程的实践教学工具。
基于深度学习的医疗AI辅助诊断系统
https://www.gitpp.com/zhuluai/projects060903
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