【医療画像AI】CNNで医療画像を分類してみた(その2)#003
こんにちは!こーたろーです。
本日は、CNNを使って医療画像の分類のその2です。
今回の分類は、前回のブログの続きとなりますので、このブログからご覧のかたは、一つ前のブログを一度参照してから、コードを作成してみてください。
CNNで医療画像を分類してみた(その1)【医療画像AI】#002 - 福岡人データサイエンティストの部屋
前回は、評価手法として再代入法による評価でしたが、今回は実際に「Test」データでの評価を行っていきます。
- 必要データのダウンロード
- ライブラリ・オブジェクトのインポート
- 「test」データの処理その1(画像データ処理)
- 「test」データの処理その1(正解ラベル)
- モデルの構築・学習
- Testデータでの予測と評価
【医療画像AI】CNNで医療画像を分類してみた(その1)#002
こんにちは!こーたろーです。
本日は、CNNを使って医療画像の分類をやってみました。
難易度は初級です。
前回はDICOMデータを使い、大変な思いをしましたが、今回はpng形式の画像データなので、少し楽になります。
データのダウンロードから、CNN構築・評価まで行っていきます。
今回のメインは、CNNを利用した4つの方向に回転している胸部CT画像の方向を分類するニューラルネットワークを構築していきます。
これは、4つの方向の他クラス分類に相当します。
以下、内容になります。
- 必要データのダウンロード
- ライブラリ・オブジェクトのインポート
- データのロード及びCNNに入力するためのデータ前処理1(正解ラベル以外)
- CNNに入力するためのデータ前処理2(正解ラベル)
- モデルの構築
- モデルの学習
- モデルの評価
【医療画像AI】DICOMファイルは扱いが難しい?#002
こんにちは!こーたろーです。
再開したばかりですが、早速壁が・・・・医療画像の取扱いは結構難しいことが分かってきました。
なぜなら、今回テーマに挙げているように、DICOMファイルを使うからです。
DICOMデータの変換をするツールができたら、公開したいと思いますので、こうご期待!
今回は、DICOMファイルをTensorflowで扱えるようにする処理を行っていきます。
- DICOMファイルとは
- DICOMデータのダウンロード
- TCIAファイルを開く!画像データを入手!
- ライブラリ、オブジェクトのインポート
- データのロード
- データ配列変換
【医療画像AI】医療AIはじめます! #001
こんにちは!こーたろーです。
大学での1年が過ぎ、漸く落ち着きました。
今年は、この技術ブログも不定期ではありますが、再度継続していきたいと考えています。
皆さんもよければゆっくり見ていってください。
大学でいろいろと教えているうちに、最近ではアプリ作成や医療AIについて勉強するようになってきました。
そこで、暫くのネタとしては、医療AIをつかってやっていきたいと思います。
今回は医療画像を使った処理を行っていきます。
画像の表示とかラベルとかを考えていきます。
- 環境の準備
- 医療画像の入手
- ライブラリ、オブジェクトのインポート
- データのロード
- 画像ファイルの読み込みと表示
- 同一フォルダ内に保存されてる全画像データの取得
Peformance RNN使ってみた【図解速習DeepLearning】#021
こんにちは!こーたろーです。
春からDeepLearningや機械学習を教えることになりました。
今は準備でばたばたしております。
合間を縫ってブログを書いていきます。
毎日書くのは大変!
ということで、今回も【図解速習DEEP LEARNING】やっていきます!
今回はPerformance RNNで音源を作っていきます。
- 事前準備
- 環境の準備
- モデルを取得する
- 曲の生成及び演奏データの生成
MusicVAEで作曲してみた!【図解速習DeepLearning】#020
こんにちは!こーたろーです。
久々の投稿です。
一週間ほどお休みいただきました。
結構ブログって大変ですね。
毎日書くのは大変!
ということで、今回も【図解速習DEEP LEARNING】やっていきます!
今回はMusicVAEで作曲していきます!
- 環境の準備
- データセットについて
- 2小節ドラムモデル
- 学習済みモデルの取得
- サンプルを生成
- サンプルをダウンロード
- ファイルのアップロード
- 補間を生成
- 補間を生成(詳細チューニング)
- 2小節メロディモデル
- 学習済みモデルを取得
- サンプルを生成
- サンプルをダウンロード
- ファイルのアップロード
- 補間を生成
- 補間を生成(詳細チューニング)
- 16小節メロディモデル
- 学習済みモデルを取得
- サンプルを生成
- サンプルをダウンロード
- ファイルのアップロード
- 補間を生成
- 補間を生成(詳細チューニング)
- 16小節「トリオ」モデル(リード、ベース、ドラム)
- 学習済みモデルを取得
- サンプルを生成
- サンプルをダウンロード
- ファイルのアップロード
- 補間を生成
- 補間を生成(詳細チューニング)
- 2小節ドラムモデル
バッチ正則化が進化しました。【コラム】#011
こんにちは!こーたろーです。
毎日忙しくしています。
しかしながら、ブログで技術的なことを発信するのは結構リラックスできて、続けられそうな気がします。
今日のテーマはコチラです。
ai-scholar.tech