پروژه torchxrayvision

mlmed/torchxrayvision

این یک کتابخانهٔ قدرتمند برای کار با تصاویر رادیولوژی قفسه سینه (Chest X-ray) است که با استفاده از PyTorch پیاده‌سازی شده است.

کاربرد:

این کتابخانه به محققان و توسعه‌دهندگان کمک می‌کند تا مدل‌های یادگیری ماشین برای تشخیص بیماری‌های ریوی از روی تصاویر اشعه ایکس قفسه سینه آموزش دهند و ارزیابی کنند. شامل دیتاست‌های استاندارد، مدل‌های آماده (مانند کلاسیفایرها، مدل‌های segmentation و autoencoderها) و ابزارهای پیش‌پردازش است.

در چه شرایطی بهتره استفاده شود؟

وقتی روی پروژه‌های مرتبط با تشخیص خودکار بیماری‌هایی مثل تومور ریه، تیبرکولوز، کووید-۱۹ یا پنومونی کار می‌کنید و نیاز به دیتاست‌های استاندارد و مدل‌های پیش‌آموزش‌دیده دارید، استفاده از این کتابخانه بسیار مفید است. همچنین برای مقایسه مدل‌های جدید با روش‌های موجود عالیه.

چند مثال از موارد استفاده:

- تشخیص کووید-۱۹ از روی X-ray قفسه سینه

- شناسایی ناهنجاری‌های ریوی مانند نئوپلاسم یا آтелکتازی

- استفاده از مدل‌های segmentation برای جدا کردن نواحی ریه از سایر بافت‌ها

- استفاده از autoencoderها برای کاهش نویز یا شناسایی ناهنجاری (anomaly detection)

- ارزیابی انتقال یادگیری (transfer learning) بین دیتاست‌های مختلف X-ray