|
Tibbiy tasvirlar tasvirini tahlil qilish
|
| bet | 173/182 | | Sana | 19.05.2024 | | Hajmi | 5,69 Mb. | | #244351 |
Bog'liq Python sun\'iy intellekt texnologiyasi Dasrlik 2024Tibbiy tasvirlar tasvirini tahlil qilish:
Vazifa: patologiyalarni aniqlash yoki kasallikning og’irligini aniqlash uchun rasm tasvirlarini (masalan, rentgen nurlari, MRI tasvirlari) avtomatik ravishda tahlil qila oladigan tizimni ishlab chiqish.
Kutubxonalardan foydalanish misoli: tensorflow, keras, OpenCV.
import tensorflow as tf
from tensorflow.keras.models import Sequential
from tensorflow.keras.layers import Conv2D, MaxPooling2D, Flatten, Dense
from tensorflow.keras.preprocessing import image
model = Sequential()
model.add(Conv2D(32, (3, 3), input_shape=(64, 64, 3), activation='relu'))
model.add(MaxPooling2D(pool_size=(2, 2)))
model.add(Flatten())
model.add(Dense(units=128, activation='relu'))
model.add(Dense(units=1, activation='sigmoid'))
model.compile(optimizer='adam', loss='binary_crossentropy', metrics=['accuracy'])
model.fit(train_data, epochs=10, validation_data=validation_data)
Elektron sog’liqni saqlash yozuvlarini qayta ishlash (URC):
Maqsad: diagnostika va davolash bo‘yicha qarorlarni qo‘llab-quvvatlash uchun elektron sog’liqni saqlash yozuvlaridan ma’lumotlarni olish va tahlil qilish.
Kutubxonalardan foydalanish misoli: spaCy, pandas, scikit-learn.
Space yordamida tibbiy yozuvlar matnidan asosiy ma’lumotlarni olish uchun namunaviy kod:
import spacy
from spacy import displacy
nlp = spacy.load("en_core_web_sm")# Tibbiy yozuv matnini qayta ishlash
text = " Bemorda diabet va yuqori qon bosimi bor."
doc = nlp(text)# Ob'ektlarni qazib olish
entities = [(ent.text, ent.label_) for ent in doc.ents]
displacy.serve(doc, )
Ushbu misollar tibbiy dasturlarda Python va sun’iy intellektdan qanday foydalanish haqida umumiy fikrni beradi. Haqiqiy loyihalarda tibbiy ma’lumotlarni qayta ishlash bilan bog’liq axloqiy va huquqiy jihatlarni ham hisobga olish muhimdir.
Xulosa
Xulosa qilib aytganda, tibbiy ma’lumotlarni tashxislash va tahlil qilish uchun tibbiyotda Python va sun’iy intellektdan foydalanishning asosiy jihatlarini umumlashtirish mumkin. Python dasturlash tilining ma’lumotlarni qayta ishlash va tahlil qilishdagi rolini, shuningdek, ushbu ma’lumotlardan kasalliklarni tashxislash va bashorat qilish uchun mashinali o‘qitish usullaridan foydalanishni ta’kidlash muhimdir.
Sun’iy intellektli tibbiy dasturlarda Python-dan foydalanishning amaliy misollarini keltirish bunday sog’liqni saqlash texnologiyalarining samaradorligi va istiqbollarini ta’kidlashi mumkin. Diagnostika va davolash jarayonlarini sezilarli darajada yaxshilaydigan innovatsion echimlarni yaratish uchun tibbiyot mutaxassislari va dasturiy ta’minot ishlab chiqaruvchilari o‘rtasida yaqin hamkorlik muhimligini ta’kidlash.
Shuningdek, sun’iy intellekt va mashinali o‘qitish algoritmlarini qo‘llash orqali diagnostika vaqtini qisqartirish va kasalliklarni bashorat qilishning aniqligini oshirish imkoniyatlarini ta’kidlash mumkin. Xulosa tibbiy texnologiyalarni jamiyat uchun yanada qulayroq va samaraliroq qilish uchun ushbu sohadagi keyingi tadqiqotlar va ishlanmalar zarurligiga e’tibor qaratish bilan yakunlanishi mumkin.
|
| |
