Applicazioni pratiche di deep learning/Diagnosi alzheimer
Il modello AhmadHakami/alzheimer-image-classification-google-vit-base-patch16 che si trova su Hagging Face qui : https://huggingface.co/AhmadHakami/alzheimer-image-classification-google-vit-base-patch16 è stato ottenuto addestrandolo sulle risonanze magnetiche del cervello che si trovano qui : https://www.kaggle.com/datasets/sachinkumar413/alzheimer-mri-dataset . Il modello consente di individuare il tipo di demenza con un'accuratezza del 92,61% . Le possibili classificazioni della risonanza sono 4 in inglese:
Class - 1: Mild Demented - Lieve demenza Class - 2: Moderate Demented - Demenza moderata Class - 3: Non Demented - Non demente Class - 4: Very Mild Demented - Demenza molto lieve
Ci sono 3 possibilità per utilizzarlo :
1) Collegarsi con la pagina del modello https://huggingface.co/AhmadHakami/alzheimer-image-classification-google-vit-base-patch16 , cliccare su "Drag image here or click to browse from your device" e caricare la fotografia della risonanza . Si otterrà una previsione della demenza con la relativa accuratezza che va dall'1% al 100% .
2) Creare su Colab un nuovo file e incollare il seguente codice :
!pip install -q transformers
from transformers import pipeline
pipe = pipeline("image-classification", "AhmadHakami/alzheimer-image-classification-google-vit-base-patch16")
Caricare la fotografia della risonanza sul server tramite il seguente codice:
from google.colab import files
files.upload()
Si può utilizzare il seguente codice per la sua visualizzazione della risonanza:
from pathlib import Path
from PIL import Image
path_im = Path('risonanza.jpg')
image = Image.open(path_im)
image
Per ottenere la classificazione della risonanza digitare :
pipe(image)
con il seguente risultato :
[{'score': 0.9921261072158813, 'label': 'Mild_Demented'},
{'score': 0.004375966731458902, 'label': 'Very_Mild_Demented'},
{'score': 0.0018421364948153496, 'label': 'Moderate_Demented'},
{'score': 0.0016556483460590243, 'label': 'Non_Demented'}]
Quindi nel caso specifico si tratta di una lieve dememnza con un'accuratezza del 99,21% .
3) Invece di caricare la foto sul server di Colab si può importarla direttamente dal web con :
from PIL import Image
import requests
url = 'https://www.mio_sito.it/risonanza.jpg'
image = Image.open(requests.get(url, stream=True).raw)
image
Link esterni
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