Выделите пораженные участки легких на рентгеновских снимках грудной клетки с помощью Python, Django и CNN в веб-приложении для выявления пневмонии [закрыто]
Наша команда создает веб-систему обнаружения пневмонии, используя Python, Django и CNN. Модель классифицирует рентгеновские снимки грудной клетки как пневмонию или нормальную форму, но теперь мы хотим выделить пораженные участки легких для медицинских работников.
Задачи:
Создание тепловых карт/выделений (например, Grad-CAM).
Эффективная предварительная обработка изображений в Django.
Интеграция прогнозов и основных моментов во внешний интерфейс.
Обработка изображений низкого качества/с помехами.
Обеспечение быстродействия конвейера, его ремонтопригодности и удобства в использовании.
Как мы можем структурировать сквозной конвейер, чтобы показывать интерпретируемые визуализации наряду с прогнозами? Есть ли какие-либо рекомендации, библиотеки или шаблоны проектирования для приложений для обнаружения пневмонии на базе CNN, которые выявляют пораженные области в режиме реального времени?
Мы успешно обучили модель CNN, которая с хорошей точностью классифицирует пневмонию, и интегрировали базовую загрузку изображений в Django. Мы попытались сгенерировать простые тепловые карты Grad-CAM на Python, но мы не уверены, как эффективно связать эти визуализации с представлениями Django при обработке прогнозов в реальном времени. Мы рассчитываем на бесперебойный рабочий процесс, при котором пользователи смогут загружать рентгеновские снимки и сразу видеть как классификацию, так и выделенные области, но текущие попытки выполняются медленно или беспорядочно.