|
Tibbiy robotlar va avtomatlashtirish
|
| bet | 164/182 | | Sana | 19.05.2024 | | Hajmi | 5,69 Mb. | | #244351 |
Bog'liq Python sun\'iy intellekt texnologiyasi Dasrlik 2024Tibbiy robotlar va avtomatlashtirish:
Mashinani ko‘rish va boshqarish algoritmlaridan foydalangan holda jarrohlik operatsiyalarini bajarish uchun robotlar va avtomatlashtirilgan tizimlarni qo‘llash.
Bemorlarning holatini avtomatik diagnostika qilish va monitoring qilish tizimlarini ishlab chiqish.
Python ushbu sohalarda mashinalarni o‘rganish (masalan, TensorFlow, PyTorch, scikit-learn) va ma’lumotlarni qayta ishlash (masalan, pandas) kutubxonalarining boy ekotizimi tufayli keng qo‘llaniladi.
Tensorflow kutubxonasi va oldindan o‘qitilgan model yordamida tasvirlarni tahlil qilish uchun tibbiyotda Python va sun’iy intellektdan foydalanishning oddiy misolini tahlil qilaylik.
Aytaylik, bizda mammografik tasvirlar asosida ko‘krak bezi saratonini avtomatik tashxislash vazifasi bor. Buning uchun biz ResNet50 kabi oldindan o‘qitilgan chuqur o‘rganish modelidan foydalanishimiz mumkin.
# Kutubxonalarni o‘rnatish
pip install tensorflow
pip install matplotlib # Kerakli kutubxonalarni import qilish
import tensorflow as tf
from tensorflow.keras.preprocessing import image
from tensorflow.keras.applications.resnet50 import ResNet50, preprocess_input, decode_predictions
import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt
model = ResNet50(weights='imagenet’)# Tahlil qilish uchun rasmni yuklash
img_path = 'path/to/your/mammogram_image.jpg’
img = image.load_img(img_path, target_size=(224, 224))
img_array = image.img_to_array(img)
img_array = np.expand_dims(img_array, axis=0)
img_array = preprocess_input(img_array)# Model bashoratlarini olish
predictions = model.predict(img_array)
decoded_predictions = decode_predictions(predictions, top=3)[0]
print("Predictions:")
for i, (imagenet_id, label, score) in enumerate(decoded_predictions):
print(f"{i + 1}: {label} ({score:.2f})")# Tasvirni ko‘rsatish
img = image.load_img(img_path)
plt.imshow(img)
plt.axis('off')
plt.show()
Ushbu misol tasvirlarni tasniflash uchun Keras/TensorFlow kutubxonasidan oldindan tayyorlangan ResNet50 modelidan foydalanadi. U mammografiya tasvirini yuklaydi, uni model orqali uzatadi va ehtimollik bilan eng yaxshi 3 ta bashoratni chiqaradi.
Python va sun’iy intellekt (AI) tibbiy ma’lumotlarni qayta ishlash va tahlil qilishda asosiy rol o‘ynaydi. Python va AI bu sohada qo‘llaniladigan ba’zi jihatlar:
|
| |
