🩺 Détection de la Pneumonie avec Transfer Learning

Bienvenue dans ce notebook de démonstration qui illustre l’utilisation du transfer learning pour détecter la pneumonie à partir d’images médicales (scanners thoraciques).

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📋 Description du projet

Nous exploitons le dataset Chest XRay Pneumonia pour affiner un modèle pré-entraîné Keras et classer des images en présence ou non de pneumonie.

Le notebook suit un workflow clair et structuré, en 9 étapes :

Étape	Description
1️⃣	Compréhension du problème : analyser la problématique pour guider nos choix techniques et métriques.
2️⃣	Analyse du dataset : explorer les données, leur format, et la répartition des classes.
3️⃣	Préprocessing : adapter les images au format attendu par le modèle.
4️⃣	Création du modèle : construction via une fonction paramétrable.
5️⃣	Entraînement : apprentissage avec suivi des performances à chaque epoch.
6️⃣	Suivi avec MLflow : enregistrer paramètres et résultats pour comparaison.
7️⃣	Sélection du meilleur modèle : comparaison des modèles testés via MLflow.
8️⃣	Optimisation : ajustement des hyperparamètres pour maximiser les performances.
9️⃣	Résultats finaux : présentation du modèle final prêt à l’usage.

Une grande importance a été donnée à la modularité, avec :

• un dictionnaire params centralisant tous les paramètres du modèle et de l'entraînement ;
• une liste added_layers décrivant dynamiquement les couches ajoutées au modèle de base ;
• une fonction unique de construction de modèle, flexible et facilement réutilisable ;
• un suivi complet via MLflow, pour faciliter les expérimentations et comparaisons.

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🔁 Workflow détaillé

1️⃣ Compréhension du problème

La première étape consiste à bien cerner notre objectif. Cela nous aide à :

• choisir les bonnes métriques de performance (ex. : précision, rappel),
• anticiper les défis liés aux données médicales,
• orienter les choix de modèles et stratégies de validation.

2️⃣ Analyse du dataset

Nous explorons les données :

• formats d'image,
• structure des dossiers,
• répartition des classes (pneumonie / normal),
• équilibrage éventuel des classes pour un entraînement juste.

3️⃣ Preprocessing du dataset

Les images sont adaptées aux exigences des modèles pré-entraînés :

• redimensionnement,
• conversion en RGB si besoin,
• normalisation,
• génération de lots (batches).

4️⃣ Création du modèle

Le modèle est généré via une fonction modulaire et paramétrable selon un dictionnaire centralisé :

params = {
    "rgb": False,
    "include_top": False,
    "input_tensor": None,
    "classifier_activation": "softmax",
    "alpha": 0.35,
    "weights": "imagenet",
    "strategy": "no_tuning",
    "fixed_layers": 100,
    "epochs": 1,
    "batch_size": 100,
    "img_size": 224,
    "input_shape": (224, 224, 3),
    "pooling": "max",
    "equilibrate": True,
    "optimizer": "adamw",
    "loss": "categorical_crossentropy",
    "data_augmentation": True,
    "include_preprocessing": False,
    "model": "mobilenetv2"
}

Les couches ajoutées au modèle de base sont également définies dynamiquement :

added_layers = [
    {"type": "dropout", "count": 0.3},
    {"type": "dense", "count": 128, "activation": "relu"},
    {"type": "dropout", "count": 0.2},
    {"type": "dense", "count": 2, "activation": "softmax"}
]

Ce système permet de tester rapidement plusieurs architectures et combinaisons.

5️⃣ Entraînement du modèle Entraînement avec suivi des performances à chaque epoch :

précision,

perte,

courbes de validation.

6️⃣ Suivi avec MLflow Chaque test est journalisé avec MLflow :

paramètres (params, modèle utilisé, taux de dropout...),

métriques obtenues,

version du modèle sauvegardée.

👉 Accès à l'interface : http://mflow-demo.cpetit.fr 🧪 Identifiants de test : testuser / testpassword

7️⃣ Sélection du meilleur modèle Les résultats sont comparés via l’interface MLflow pour identifier :

le modèle le plus performant,

les paramètres les plus stables.

8️⃣ Optimisation Sur le modèle choisi, nous testons :

différents taux d’apprentissage,

différentes fonctions de perte,

architectures de couches ajoutées.

9️⃣ Résultats finaux Le modèle final est présenté avec ses performances :

sur l'ensemble de test,

en comparatif avec les précédents,

prêt à être réutilisé ou déployé.

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🚀 Utilisation

Pour utiliser ce notebook, suivez les étapes ci-dessous :

# 1. Créer un environnement virtuel Python < 3.13 (TensorFlow n'est pas encore compatible avec la dernière version de Python)

# 2. Installer les dépendances depuis le terminal
pip install -r requirements.txt

L’interface MLflow sera accessible sur : http://mflow-demo.cpetit.fr avec les identifiants testuser / testpassword

Ouvrez le notebook et exécutez les cellules dans l’ordre pour reproduire l’entraînement et l’évaluation.

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Les images utilisées pour l'entraînement, la validation et le test proviennent du jeu de données suivant :

https://www.kaggle.com/datasets/paultimothymooney/chest-xray-pneumonia Licence : CC BY 4.0

⚠️ Utilisation dans ce projet à but pédagogique uniquement.