Springboot 整合 Java DL4J 实现医学影像诊断功能介绍

房乐欣

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

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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

1. Java Deeplearning4j

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来实现一个医学影像诊断的案例，辅助医生诊断

1. X 光片

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、

1. CT 扫描

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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（

1. Convolutional Neural Network

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，

1. CNN

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）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

1. JPEG

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、

1. PNG

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等。标注文件可以是文本文件、

1. XML

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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：

1. dataset/
2. ├── images/
3. │ ├── image1.jpg
4. │ ├── image2.jpg
5. │ ├──...
6. ├── labels/
7. │ ├── label1.txt
8. │ ├── label2.txt
9. │ ├──...

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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：

1. image_filename,x1,y1,x2,y2,class

复制代码

其中，

1. image_filename

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是对应的图像文件名，

1. x1,y1,x2,y2

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是病变区域的左上角和右下角坐标，

1. class

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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：

1. <dependency>
2. <groupId>org.deeplearning4j</groupId>
3. <artifactId>deeplearning4j-core</artifactId>
4. <version>1.0.0-beta7</version>
5. </dependency>
6. <dependency>
7. <groupId>org.deeplearning4j</groupId>
8. <artifactId>deeplearning4j-nn</artifactId>
9. <version>1.0.0-beta7</version>
10. </dependency>
11. <dependency>
12. <groupId>org.deeplearning4j</groupId>
13. <artifactId>deeplearning4j-ui</artifactId>
14. <version>1.0.0-beta7</version>
15. </dependency>
16. <dependency>
17. <groupId>org.springframework.boot</groupId>
18. <artifactId>spring-boot-starter-web</artifactId>
19. </dependency>

复制代码

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：

1. import org.datavec.image.loader.NativeImageLoader;
2. import org.deeplearning4j.nn.graph.ComputationGraph;
3. import org.deeplearning4j.util.ModelSerializer;
4. import org.nd4j.linalg.api.ndarray.INDArray;
5. import org.nd4j.linalg.dataset.api.preprocessor.DataNormalization;
6. import org.nd4j.linalg.dataset.api.preprocessor.ImagePreProcessingScaler;
7. import org.slf4j.Logger;
8. import org.slf4j.LoggerFactory;
9. import java.io.File;
10. import java.io.IOException;
11. import java.util.ArrayList;
12. import java.util.List;
13. public class DataPreprocessor {
14. private static final Logger logger = LoggerFactory.getLogger(DataPreprocessor.class);
15. public static List<INDArray> preprocessImages(String datasetPath) throws IOException {
16. List<INDArray> images = new ArrayList<>();
17. File imagesDir = new File(datasetPath + "/images");
18. for (File imageFile : imagesDir.listFiles()) {
19. NativeImageLoader loader = new NativeImageLoader(224, 224, 3);
20. INDArray image = loader.asMatrix(imageFile);
21. DataNormalization scaler = new ImagePreProcessingScaler(0, 1);
22. scaler.transform(image);
23. images.add(image);
24. }
25. return images;
26. }
27. }

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在上述代码中，我们使用

1. NativeImageLoader

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类加载图像数据，并将其转换为

1. INDArray

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格式。然后，我们使用

1. ImagePreProcessingScaler

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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：

1. import org.deeplearning4j.nn.conf.ComputationGraphConfiguration;
2. import org.deeplearning4j.nn.conf.NeuralNetConfiguration;
3. import org.deeplearning4j.nn.conf.inputs.InputType;
4. import org.deeplearning4j.nn.conf.layers.ConvolutionLayer;
5. import org.deeplearning4j.nn.conf.layers.DenseLayer;
6. import org.deeplearning4j.nn.conf.layers.OutputLayer;
7. import org.deeplearning4j.nn.graph.ComputationGraph;
8. import org.nd4j.linalg.activations.Activation;
9. import org.nd4j.linalg.lossfunctions.LossFunctions;
10. public class ModelBuilder {
11. public static ComputationGraph buildModel() {
12. ComputationGraphConfiguration.GraphBuilder graphBuilder = new NeuralNetConfiguration.Builder()
13. .seed(12345)
14. .updater(org.deeplearning4j.nn.weights.WeightInit.XAVIER)
15. .l2(0.0001)
16. .graphBuilder()
17. .addInputs("input")
18. .setInputTypes(InputType.convolutional(224, 224, 3))
19. .addLayer("conv1", new ConvolutionLayer.Builder(3, 3)
20. .nIn(3)
21. .nOut(32)
22. .activation(Activation.RELU)
23. .build(), "input")
24. .addLayer("conv2", new ConvolutionLayer.Builder(3, 3)
25. .nIn(32)
26. .nOut(64)
27. .activation(Activation.RELU)
28. .build(), "conv1")
29. .addLayer("pool1", new org.deeplearning4j.nn.conf.layers.Pooling2D.Builder(org.deeplearning4j.nn.conf.layers.Pooling2D.PoolingType.MAX)
30. .kernelSize(2, 2)
31. .stride(2, 2)
32. .build(), "conv2")
33. .addLayer("conv3", new ConvolutionLayer.Builder(3, 3)
34. .nIn(64)
35. .nOut(128)
36. .activation(Activation.RELU)
37. .build(), "pool1")
38. .addLayer("conv4", new ConvolutionLayer.Builder(3, 3)
39. .nIn(128)
40. .nOut(256)
41. .activation(Activation.RELU)
42. .build(), "conv3")
43. .addLayer("pool2", new org.deeplearning4j.nn.conf.layers.Pooling2D.Builder(org.deeplearning4j.nn.conf.layers.Pooling2D.PoolingType.MAX)
44. .kernelSize(2, 2)
45. .stride(2, 2)
46. .build(), "conv4")
47. .addLayer("flatten", new org.deeplearning4j.nn.conf.layers.FlattenLayer.Builder().build(), "pool2")
48. .addLayer("fc1", new DenseLayer.Builder()
49. .nIn(256 * 28 * 28)
50. .nOut(1024)
51. .activation(Activation.RELU)
52. .build(), "flatten")
53. .addLayer("dropout", new org.deeplearning4j.nn.conf.layers.DropoutLayer.Builder()
54. .dropOut(0.5)
55. .build(), "fc1")
56. .addLayer("fc2", new DenseLayer.Builder()
57. .nIn(1024)
58. .nOut(512)
59. .activation(Activation.RELU)
60. .build(), "dropout")
61. .addLayer("output", new OutputLayer.Builder(LossFunctions.LossFunction.NEGATIVELOGLIKELIHOOD)
62. .nIn(512)
63. .nOut(2) // Assuming two classes: normal and abnormal
64. .activation(Activation.SOFTMAX)
65. .build(), "fc2")
66. .setOutputs("output");
67. return new ComputationGraph(graphBuilder.build());
68. }
69. }

复制代码

在上述代码中，我们使用

1. ComputationGraphConfiguration

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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

1. NeuralNetConfiguration.Builder

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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：

1. import org.deeplearning4j.nn.graph.ComputationGraph;
2. import org.deeplearning4j.optimize.listeners.ScoreIterationListener;
3. import org.nd4j.linalg.dataset.api.iterator.DataSetIterator;
4. import org.nd4j.linalg.lossfunctions.LossFunctions;
5. import java.io.File;
6. import java.io.IOException;
7. public class ModelTrainer {
8. public static void trainModel(ComputationGraph model, DataSetIterator trainIterator, int numEpochs) throws IOException {
9. model.init();
10. model.setListeners(new ScoreIterationListener(10));
11. for (int epoch = 0; epoch < numEpochs; epoch++) {
12. model.fit(trainIterator);
13. System.out.println("Epoch " + epoch + " completed.");
14. }
15. File modelSavePath = new File("trained_model.zip");
16. org.deeplearning4j.nn.modelio.ModelSerializer.writeModel(model, modelSavePath, true);
17. }
18. }

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在上述代码中，我们使用

1. ComputationGraph

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类的

1. fit

复制代码

方法对模型进行训练。我们可以设置训练的轮数

1. numEpochs

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，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

1. ModelSerializer

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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：

1. import org.deeplearning4j.nn.graph.ComputationGraph;
2. import org.nd4j.linalg.api.ndarray.INDArray;
3. import org.nd4j.linalg.dataset.api.preprocessor.DataNormalization;
4. import org.nd4j.linalg.dataset.api.preprocessor.ImagePreProcessingScaler;
5. import org.nd4j.linalg.factory.Nd4j;
6. import java.io.File;
7. import java.io.IOException;
8. public class ModelPredictor {
9. public static int predictImage(ComputationGraph model, File imageFile) throws IOException {
10. // Load and preprocess the image
11. org.datavec.image.loader.NativeImageLoader loader = new NativeImageLoader(224, 224, 3);
12. INDArray image = loader.asMatrix(imageFile);
13. DataNormalization scaler = new ImagePreProcessingScaler(0, 1);
14. scaler.transform(image);
15. // Make prediction
16. INDArray output = model.outputSingle(image);
17. int predictedClass = Nd4j.argMax(output, 1).getInt(0);
18. return predictedClass;
19. }
20. }

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在上述代码中，我们使用

1. NativeImageLoader

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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

1. ComputationGraph

复制代码

类的

1. outputSingle

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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

1. Nd4j.argMax

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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：

1. import org.deeplearning4j.nn.graph.ComputationGraph;
2. import org.junit.jupiter.api.BeforeEach;
3. import org.junit.jupiter.api.Test;
4. import org.nd4j.linalg.dataset.api.iterator.DataSetIterator;
5. import java.io.File;
6. import java.io.IOException;
7. import static org.junit.jupiter.api.Assertions.assertEquals;
8. class ModelPredictorTest {
9. private ComputationGraph model;
10. private DataSetIterator trainIterator;
11. @BeforeEach
12. void setUp() throws IOException {
13. // Load the trained model
14. File modelFile = new File("trained_model.zip");
15. model = ComputationGraph.load(modelFile, true);
16. // Create a dummy data iterator for testing
17. trainIterator = null; // Replace with actual data iterator for more comprehensive testing
18. }
19. @Test
20. void testPredictImage() throws IOException {
21. // Load a test image
22. File testImage = new File("test_image.jpg");
23. // Make prediction
24. int predictedClass = ModelPredictor.predictImage(model, testImage);
25. // Assert the predicted class
26. assertEquals(0, predictedClass); // Replace with expected predicted class
27. }
28. }

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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

1. ModelPredictor.predictImage

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方法对图像进行预测。最后，我们使用

1. assertEquals

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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

1. 0

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表示正常，

1. 1

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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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段干芮丽

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关惜玉

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