Machine Learning project for pneumonie detection with X-Ray images
SISTEMA DE INTELIGENCIA ARTIFICIAL PARA DETECCION DE PNEUMONÍA EN RADIOGRAFIAS CON UNA MÍNIMA POTENCIA DE PROCESADO
Clasificador de radiografías para detectar neumonía en pacientes, y clasificar su origen en vírica o bacteriana.
Ejecutable en pc's domésticos. Recomendado i5 de 4 procesadores o superior y memoria RAM de 16Gb o superior.
En cuadernos Jupyter separados se exploran las alternativas más eficientes de preparación de datos, carga y persistencia, transformación y segmentación de imágenes, modelos clásicos de clasificación y modelos de aprendizaje profundo.
Se realiza un análisis de rendimientos y se crea un ensamblado con los modelos óptimos, que se usa para realizar las predicciones con un elevado grado de confianza.
Los archivos con los modelos y pesos se encuentran dentro de la subcarpeta "modelos y pesos", que debe situarse como tal subcarpeta en la ruta del usuario, dentro de ./data/chest_xray. Los archivos comprimidos .zip de esta subcarpeta deben descomprimirse allí mismo. Por su tamaño no pudieron subirse directamente a github.
En esta ruta ./data/chest_xray también debe situarse el dataset, que no se incluye aquí pero puede descargarse desde https://www.kaggle.com/paultimothymooney/chest_xray_pneumonia
Los cuadernos de Jupyter deben ponerse en la ruta del usuario.