Detekcja zapalenia płuc na zdjęciach X-ray

Projekt ten został stworzony w celu wykrywania zapalenia płuc na zdjęciach rentgenowskich przy użyciu trzech różnych modeli wstępnie nauczonych: VGG19, ResNet50 i MobileNet. Modele te zostały trenowane na zestawie danych zawierającym oznaczone obrazy dla przypadków normalnych oraz zapalenia płuc.

Rozpoczęcie pracy

Aby uruchomić projekt, wykonaj następujące kroki:

1. Sklonuj repozytorium

Sklonuj to repozytorium na swój lokalny komputer za pomocą następującej komendy:

git clone https://github.com/s20488/NAI_project_pneumonia_detection.git

2. Zainstaluj zależności

Przejdź do katalogu projektu i zainstaluj wymagane biblioteki Pythona:

pip install -r requirements.txt

3. Pobierz zbiór danych

Dane zostały pobrane ze strony Kaggle: https://www.kaggle.com/datasets/paultimothymooney/chest-xray-pneumonia/data

Upewnij się, że zbiór danych jest zorganizowany w następujący sposób:

data/
|-- chest_xray/
|   |-- train/
|       |-- NORMAL/
|       |-- PNEUMONIA/
|   |-- val/
|       |-- NORMAL/
|       |-- PNEUMONIA/
|   |-- test/
|       |-- NORMAL/
|       |-- PNEUMONIA/

4. Uruchom aplikację internetową Flask

Odwiedź http://localhost:5000/ w przeglądarce internetowej, aby przesyłać i przewidywać obrazy rentgenowskie.

python main.py

Dodatkowa informacja

Niektóre fragmenty kodu zostały wykorzystane z poniższego linku: https://www.kaggle.com/code/karan842/pneumonia-detection-transfer-learning-94-acc/notebook#Importing-necessary-libraries.