【源码】基于深度学习的医学图像报告生成系统

项目简介

本项目结合自然语言处理（NLP）和图像处理技术，自动生成针对医学X光图像的诊断报告。系统从输入的X光图像中提取关键信息，生成详细医学报告描述，帮助医生快速获取图像信息，提高诊断效率。

项目的主要特性和功能

1. 图像特征提取：借助预训练的CheXNet模型提取X光图像特征，获取高级图像表示。
2. 注意力机制：生成报告时，利用注意力机制聚焦图像关键区域，保证报告内容准确相关。
3. 文本处理：采用LSTM网络处理文本数据，生成连贯且语义丰富的医学报告描述。
4. 多模态融合：结合图像与文本信息，生成更全面准确的医学报告，确保信息完整准确。
5. 模型训练与评估：提供完整的模型训练流程，包含数据加载、编译、训练、验证和评估，保障模型性能与可靠性。
6. 报告生成：用训练好的模型对新X光图像预测，生成对应医学报告描述，支持实时应用。

安装使用步骤

环境准备

• 确保已安装Python 3.x。
• 安装必要的Python库：pip install tensorflow keras numpy。

数据准备

• 准备包含X光图像和对应报告描述的数据集。
• 数据集需分为训练集、验证集和测试集。

模型训练

• 运行train.py脚本进行模型训练。
• 训练中模型会自动保存最佳权重文件。

模型评估

• 运行evaluate.py脚本评估训练好的模型。
• 评估结果会显示模型的准确率、损失等指标。

报告生成

• 使用predict.py脚本对新的X光图像进行预测。
• 输入图像路径，脚本将输出生成的医学报告描述。

请确保在运行上述步骤前，已下载并配置好本项目的源码文件，并准备好相应的数据集。

下载地址

点击下载 【提取码: 4003】【解压密码: www.makuang.net】