Springboot 整合 Java DL4J 实现医学影像诊断功能介绍

目录

• Spring Boot 整合 Java Deeplearning4j 实现医学影像诊断功能
• 一、引言
• 二、技术概述
• （一）Spring Boot
• （二）Deeplearning4j
• （三）神经网络选择
• 三、数据集介绍
• （一）数据集来源
• （二）数据集格式
• 四、Maven 依赖
• 五、代码实现
• （一）数据预处理
• （二）模型构建
• （三）模型训练
• （四）模型预测
• 六、单元测试
• 七、预期输出
• 八、参考资料

博主简介：历代文学网（PC端可以访问：https://literature.sinhy.com/，移动端可微信小程序搜索“历代文学”）总架构师，15年工作经验，精通Java编程，高并发设计，Springboot和微服务，熟悉linux，ESXI虚拟化以及云原生docker和K8s，热衷于探索科技的边界，并将理论知识转化为实际应用。保持对新技术的好奇心，乐于分享所学，希望通过我的实践经历和见解，启发他人的创新思维。在这里，我希望能与志同道合的朋友交流探讨，共同进步，一起在技术的世界里不断学习成长。

Springboot整合Java DL4J实现交通标志识别系统全过程

Spring Boot 整合 Java Deeplearning4j 实现医学影像诊断功能

一、引言

在医学领域，准确快速地诊断疾病对于患者的治疗至关重要。随着人工智能技术的发展，深度学习在医学影像诊断中展现出了巨大的潜力。本文将介绍如何使用 Spring Boot 整合 Java Deeplearning4j 来实现一个医学影像诊断的案例，辅助医生诊断 X 光片、CT 扫描等医学影像，检测病变区域。

二、技术概述

（一）Spring Boot

Spring Boot 是一个用于快速开发 Java 应用程序的框架。它简化了 Spring 应用程序的配置和部署，提供了自动配置、起步依赖等功能，使开发者能够更加专注于业务逻辑的实现。

（二）Deeplearning4j

Deeplearning4j 是一个基于 Java 和 Scala 的深度学习库，支持多种深度学习算法和神经网络架构。它提供了高效的数值计算、分布式训练等功能，适用于处理大规模数据和复杂的深度学习任务。

（三）神经网络选择

在本案例中，我们选择使用卷积神经网络（Convolutional Neural Network，CNN）来实现医学影像诊断。CNN 是一种专门用于处理图像数据的神经网络，具有以下优点：

• 局部连接：CNN 中的神经元只与输入图像的局部区域相连，减少了参数数量，提高了计算效率。
• 权值共享：CNN 中的卷积核在不同位置共享权值，进一步减少了参数数量，同时也提高了模型的泛化能力。
• 层次结构：CNN 通常由多个卷积层、池化层和全连接层组成，能够自动学习图像的层次特征，从低级特征到高级特征逐步提取。

三、数据集介绍

（一）数据集来源

我们使用公开的医学影像数据集，如 Kaggle 上的医学影像数据集。这些数据集通常包含大量的 X 光片、CT 扫描等医学影像，以及对应的病变区域标注。

（二）数据集格式

数据集通常以图像文件和标注文件的形式存储。图像文件可以是常见的图像格式，如 JPEG、PNG 等。标注文件可以是文本文件、XML 文件或其他格式，用于记录病变区域的位置和类别信息。

以下是一个简单的数据集目录结构示例：

dataset/
├── images/
│   ├── image1.jpg
│   ├── image2.jpg
│   ├──...
├── labels/
│   ├── label1.txt
│   ├── label2.txt
│   ├──...

在标注文件中，每行表示一个病变区域的标注信息，格式可以如下：

image_filename,x1,y1,x2,y2,class

其中，image_filename 是对应的图像文件名，x1,y1,x2,y2 是病变区域的左上角和右下角坐标，class 是病变区域的类别。

四、Maven 依赖

在项目的 pom.xml 文件中，需要添加以下 Maven 依赖：

<dependency>
    <groupId>org.deeplearning4j</groupId>
    <artifactId>deeplearning4j-core</artifactId>
    <version>1.0.0-beta7</version>
</dependency>
<dependency>
    <groupId>org.deeplearning4j</groupId>
    <artifactId>deeplearning4j-nn</artifactId>
    <version>1.0.0-beta7</version>
</dependency>
<dependency>
    <groupId>org.deeplearning4j</groupId>
    <artifactId>deeplearning4j-ui</artifactId>
    <version>1.0.0-beta7</version>
</dependency>
<dependency>
    <groupId>org.springframework.boot</groupId>
    <artifactId>spring-boot-starter-web</artifactId>
</dependency>

五、代码实现

（一）数据预处理

首先，我们需要对数据集进行预处理，将图像数据转换为适合神经网络输入的格式。以下是一个数据预处理的示例代码：

import org.datavec.image.loader.NativeImageLoader;
import org.deeplearning4j.nn.graph.ComputationGraph;
import org.deeplearning4j.util.ModelSerializer;
import org.nd4j.linalg.api.ndarray.INDArray;
import org.nd4j.linalg.dataset.api.preprocessor.DataNormalization;
import org.nd4j.linalg.dataset.api.preprocessor.ImagePreProcessingScaler;
import org.slf4j.Logger;
import org.slf4j.LoggerFactory;
import java.io.File;
import java.io.IOException;
import java.util.ArrayList;
import java.util.List;
public class DataPreprocessor {
    private static final Logger logger = LoggerFactory.getLogger(DataPreprocessor.class);
    public static List<INDArray> preprocessImages(String datasetPath) throws IOException {
        List<INDArray> images = new ArrayList<>();
        File imagesDir = new File(datasetPath + "/images");
        for (File imageFile : imagesDir.listFiles()) {
            NativeImageLoader loader = new NativeImageLoader(224, 224, 3);
            INDArray image = loader.asMatrix(imageFile);
            DataNormalization scaler = new ImagePreProcessingScaler(0, 1);
            scaler.transform(image);
            images.add(image);
        }
        return images;
    }
}

在上述代码中，我们使用 NativeImageLoader 类加载图像数据，并将其转换为 INDArray 格式。然后，我们使用 ImagePrePjsrocessingScaler 类对图像数据进行归一化处理，将像素值范围缩放到 0-1 之间。

（二）模型构建

接下来，我们构建一个卷积神经网络模型。以下是一个模型构建的示例代码：

import org.deeplearning4j.nn.conf.ComputationGraphConfiguration;
import org.deeplearning4j.nn.conf.NeuralNetConfiguration;
import org.deeplearning4j.nn.conf.inputs.InputType;
import org.deeplearning4j.nn.conf.layers.ConvolutionLayer;
import org.deeplearning4j.nn.conf.layers.DenseLayer;
import org.deeplearning4j.nn.conf.layers.OutputLayer;
import org.deeplearning4j.nn.graph.ComputationGraph;
import org.nd4j.linalg.activations.Activation;
import org.nd4j.linalg.lossfunctions.LossFunctions;
public class ModelBuilder {
    public static ComputationGraph buildModel() {
        ComputationGraphConfiguration.GraphBuilder graphBuilder = new NeuralNetConfiguration.Builder()
               .seed(12345)
               .updater(org.deeplearning4j.nn.weights.WeightInit.XAVIER)
               .l2(0.0001)
               .graphBuilder()
               .addInputs("input")
               .setInputTypes(InputType.convolutional(224, 224, 3))
               .addLayer("conv1", new ConvolutionLayer.Builder(3, 3)
                       .nIn(3)
                       .nOut(32)
                       .activation(Activation.RELU)
                       .build(), "input")
               .addLayer("conv2", new ConvolutionLayer.Builder(3, 3)
                       .nIn(32)
                       .nOut(64)
                       .activation(Activajavascripttion.RELU)
                       .build(), "conv1")
               .addLayer("pool1", new org.deeplearning4j.nn.conf.layers.Pooling2D.Builder(org.deeplearning4j.nn.conf.layers.Pooling2D.PoolingType.MAX)
                       .kernelSize(2, 2)
                       .stride(2, 2)
                       .build(), "conv2")
               .addLayer("conv3", new ConvolutionLayer.Builder(3, 3)
                       .nIn(64)
                       .nOut(128)
                       .activation(Activation.RELU)
                       .build(), "pool1")
               .addLayer("conv4", new ConvolutionLayer.Builder(3, 3)
                       .nIn(128)
                       .nOut(256)
                       .activation(Activation.RELU)
                       .build(), "conv3")
               .addLayer("pool2", new org.deeplearning4j.nn.conf.layers.Pooling2D.Builder(org.deeplearning4jphp.nn.conf.layers.Pooling2D.PoolingType.MAX)
                       .kernelSize(2, 2)
                       .stride(2, 2)
                       .build(), "conv4")
               .addLayer("flatten", new org.deeplearning4j.nn.conf.layers.FlattenLayer.Builder().build(), "pool2")
               .addLayer("fc1", new DenseLayer.Builder()
                       .nIn(256 * 28 * 28)
                       .nOut(1024)
                       .activation(Activation.RELU)
                       .build(), "flatten")
               .addLayer("dropout", new org.deeplearning4j.nn.conf.layers.DropoutLayer.Builder()
                       .dropOut(0.5)
                       .build(), "fc1")
               .addLayer("fc2", new DenseLayer.Builder()
                       .nIn(1024)
                       .nOut(512)
                       .activation(Activation.RELU)
                       .build(), "dropout")
               .addLayer("output", new OutputLayer.Builder(LossFunctions.LossFunction.NEGATIVELOGLIKELIHOOD)
                       .nIn(512)
                       .nOut(2) // Assuming two classes: normal and abnormal
                       .activation(Activation.SOFTMAX)
                       .build(), "fc2")
               .setOutputs("output");
        return new ComputationGraph(graphBuilder.build());
    }
}

在上述代码中，我们使用 ComputationGraphConfiguration 类构建一个卷积神经网络模型。模型包含多个卷积层、池化层、全连接层和输出层。我们使用 NeuralNetConfiguration.Builder 类设置模型的参数，如随机种子、权重初始化方法、正则化系数等。

（三）模型训练

然后，我们使用预处理后的数据集对模型进行训练。以下是一个模型训练的示例代码：

import org.deeplearniwww.devze.comng4j.nn.graph.ComputationGraph;
import org.deeplearning4j.optimize.listeners.ScoreIterationListener;
import org.nd4j.linalg.dataset.api.iterator.DataSetIterator;
import org.nd4j.linalg.lossfunctions.LossFunctions;
import java.io.File;
import java.io.IOException;
public class ModelTrainer {
    public static void trainModel(ComputationGraph model, DataSetIterator trainIterator, int numEpochs) throws IOException {
        model.init();
        model.setListeners(new ScoreIterationListener(10));
        for (int epoch = 0; epoch < numEpochs; epoch++) {
            model.fit(trainIterator);
            System.out.println("Epoch " + epoch + " completed.");
        }
        File modelSavePath = new File("trained_model.zip");
        org.deeplearning4j.nn.modelio.ModelSerializer.writeModel(model, modelSavePath, true);
    }
}

在上述代码中，我们使用 ComputationGraph 类的 fit 方法对模型进行训练。我们可以设置训练的轮数 numEpochs，并在每一轮训练结束后打印训练进度信息。训练完成后，我们使用 ModelSerializer 类将模型保存到文件中。

（四）模型预测

最后，我们使用训练好的模型对新的医学影像进行预测。以下是一个模型预测的示例代码：

import org.deeplearning4j.nn.graph.ComputationGraph;
import org.nd4j.linalg.api.ndarray.INDArray;
import org.nd4j.linalg.dataset.api.preprocessor.DataNormalization;
import org.nd4j.linalg.dataset.api.preprocessor.ImagePreProcessingScaler;
import org.nd4j.linalg.factory.Nd4j;
import java.io.File;
import java.io.IOException;
public class ModelPredictor {
    public static int predictImage(ComputationGraph model, File imageFile) throws IOException {
        // Load and preprocess the image
        org.datavec.image.loader.NativeImageLoader loader = new NativeImageLoader(224, 224, 3);
        INDArray image = loader.asMatrix(imageFile);
        DataNormalization scaler = new ImagePreProcessingScaler(0, 1);
        scaler.transform(image);
        // Make prediction
        INDArray output = model.outputSingle(image);
        int predictedClass = Nd4j.argMax(output, 1).getInt(0);
        return predictedClass;
    }
}

在上述代码中，我们使用 NativeImageLoader 类加载图像数据，并使用与训练时相同的预处理方法对图像进行归一化处理。然后，我们使用 ComputationGraph 类的 outputSingle 方法对图像进行预测，得到预测结果的概率分布。最后，我们使用 Nd4j.argMax 方法获取预测结果的类别索引。

六、单元测试

为了确保代码的正确性，我们可以编写单元测试来测试各个模块的功能。以下是一个单元测试的示例代码：

import org.deeplearning4j.nn.graph.ComputationGraph;
import org.junit.jupiter.api.BeforeEach;
import org.junit.jupiter.api.Test;
import org.nd4j.linalg.dataset.api.iterator.DataSetIterator;
import java.io.File;
import java.io.IOException;
import static org.junit.jupiter.api.Assertions.assertEquals;
class ModelPredictorTest {
    private ComputationGraph model;
    private DataSetIterator trainIterator;
    @BeforeEach
    void setUp() throws IOException {
        // Load the trained model
        File modelFile = new File("trained_model.zip");
        model = ComputationGraph.load(modelFile, true);
        // Create a dummy data iterator for testing
        trainIterator = null; // Replace with actual data iterator for more comprehensive testing
    }
    @Test
    void testPredictImage() throws IOException {
        // Load a test image
        File testImage = new File("test_image.jpg");
        // Make prediction
        int predictedClass = ModelPredictor.predictImage(model, testImage);
        // Assert the predicted class
        assertEquals(0, predictedClass); // Replace with expected predicted class
    }
}

在上述代码中，我们首先加载训练好的模型，并创建一个测试数据迭代器（这里使用了一个空的迭代器，实际应用中可以使用真实的测试数据集）。然后，我们加载一个测试图像，并使用 ModelPredictor.predictImage 方法对图像进行预测。最后，我们使用 assertEquals 方法断言预测结果是否符合预期。

七、预期输出

在训练过程中，我们可以预期看到模型的损失值逐渐下降，准确率逐渐提高。在预测过程中，我们可以预期得到一个整数，表示预测的类别索引。例如，如果我们有两个类别：正常和异常，那么预测结果可能是 0 表示正常，1 表示异常。

八、参考资料

Deeplearning4j 官方文档

Spring Boot 官方文档

Kaggle 医学影像数据集

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