머신러닝 이용 뇌종양 MRI 사진 판독 웹 앱 서비스 만들기

프로젝트 구현 사이트 보기 : 머신러닝 이용 뇌종양 MRI 사진 판독 서비스

 

여기서는  Streamlit 을 사용한 웹 앱으로 서비스를 만들어 봅니다.
이미지 분류는 이미지 파일의 내용을 기반으로 미리 정의 된 특정 클래스에 이미지를 할당 할 수있는 컴퓨터 시각인식 모델 알고리즘 입니다.
이를 통해 우리가 서비스할 프로그램이 이미지 데이터에 대한 분류 및 정렬 작업을 수행 할 수 있도록하는 데 사용됩니다.
여기서 사용할 분류기는 Google Teachable Machine을 이용해 사전 훈련된 모델을 이용할 것이며 Python을 사용합니다.

이 강좌는 다음의 사전 지식을 기반으로 진행합니다.

  1.  app.py라는 파일을 만듭니다. 웹 페이지에 콘텐츠를 표시하는 Streamlit 코드를 포함하는 파일입니다.

 

 

import streamlit as st
from PIL import Image

st.set_option('deprecation.showfileUploaderEncoding', False) # deprecation 표시 안함 
st.title("머신러닝 이용 뇌종양 MRI 사진 판독 서비스")
st.markdown("""
뇌종양 MRI 사진을 분류합니다. 
이 서비스는 의사들의 뇌 MRI 사진 판독의 도우미일 뿐입니다. 
정확한 최종 진단 결과는 반드시 전문 담당 의사의 확인과 승인을 거치십시요.""")

image2 = Image.open('brain.jpg')
st.image(image2, caption='shop2world.com 뇌종양 MRI 판독 서비스',use_column_width=True)

 

2.이미지 분류 모델 만들기

https://teachablemachine.withgoogle.com/train

구글 Teachable Machine을 사용해 여러분은 이미지뿐 아니라 , 오디오 또는 포즈 프로젝트를 만들 수 있습니다. 이 경우 이미지 분류 프로젝트로서 Image Project를 선택합니다.

데이터셋

훈련을 위해서는 데이터가 필요합니다. 여기서는 Kaggle의 뇌종양 검출 데이터 셋을 다운로드 받아 압축을 푸세요.

https://www.kaggle.com/navoneel/brain-mri-images-for-brain-tumor-detection

이미지 분류 페이지에서 종양이 있는 뇌와 없는 뇌를 구분하는 클래스를 만들어 라벨링 작업을 하고, 해당 클래스에 이미지를 업로드하고 학습을 시킵니다.
그리고 완료되면 훈련된 파일(확장자가 .h5 인 가중치 파일)을 다운로드 해, 이것을 이용해 서비스를 제공합니다.

동영상의 설명을 보면서 함께 해 봅니다.

 

3그리고 Export에 보면 다음과 같이 적용 예 소스가 있습니다.
우리는 이것을 기반으로 streamlit에서 아래 소스의 model 부분과 image 부분을 분리해 처리하도록 만들겠습니다.

model = tensorflow.keras.models.load_model('keras_model.h5')

image = Image.open('test_photo.jpg')

import tensorflow.keras
from PIL import Image, ImageOps
import numpy as np

# Disable scientific notation for clarity
np.set_printoptions(suppress=True)

# Load the model
model = tensorflow.keras.models.load_model('keras_model.h5')

# Create the array of the right shape to feed into the keras model
# The 'length' or number of images you can put into the array is
# determined by the first position in the shape tuple, in this case 1.
data = np.ndarray(shape=(1, 224, 224, 3), dtype=np.float32)

# Replace this with the path to your image
image = Image.open('test_photo.jpg')

#resize the image to a 224x224 with the same strategy as in TM2:
#resizing the image to be at least 224x224 and then cropping from the center
size = (224, 224)
image = ImageOps.fit(image, size, Image.ANTIALIAS)

#turn the image into a numpy array
image_array = np.asarray(image)

# display the resized image
image.show()

# Normalize the image
normalized_image_array = (image_array.astype(np.float32) / 127.0) - 1

# Load the image into the array
data[0] = normalized_image_array

# run the inference
prediction = model.predict(data)
print(prediction)

나머지 부분은 기본적으로 동일하게 사용하고 app.py가있는 동일한 폴더에서 img_classification.py라는 파일을 만들고 다음과 같이 해 줍니다.

 

 

import keras
from PIL import Image, ImageOps
import numpy as np


def mri_machine_classification(img, weights_file):
    # 모델로드
    model = keras.models.load_model(weights_file)

    # keras 모델에 공급할 올바른 모양의 배열을 만듭니다.
    data = np.ndarray(shape=(1, 224, 224, 3), dtype=np.float32)
    image = img
    #이미지 크기 조정
    #resize the image to a 224x224 with the same strategy as in TM2:
    #resizing the image to be at least 224x224 and then cropping from the center
    size = (224, 224)
    image = ImageOps.fit(image, size, Image.ANTIALIAS)

    #이미지를 numpy 배열로 바꿈.
    image_array = np.asarray(image)
    # 이미지 정규화
    normalized_image_array = (image_array.astype(np.float32) / 127.0) - 1

    # 이미지를 배열에로드
    data[0] = normalized_image_array

    # 예측 시작 
    prediction = model.predict(data)
    return np.argmax(prediction) # 가장 높은 확률의 반환 위치

그리고 app.py 에서는 이미지를 업로드 하고, .h5 모델을 불러와 주는 부분을 추가합니다.



st.text("***이미지 분류를 위해 뇌 MRI 이미지를 업로드 해 주세요***")
#Streamlit 파일 처리 및 결과
#https://stackoverflow.com/questions/50906123/nameerror-name-image-is-not-defined/50906222
from PIL import Image, ImageOps

from img_classification import mri_machine_classification
uploaded_file = st.file_uploader("뇌 MRI 사진을 업로드 해 주세요.", type=['jpeg', 'png', 'jpg', 'webp'])
if uploaded_file is not None:
        image = Image.open(uploaded_file)
        st.image(image, caption='Uploaded MRI.', use_column_width=True)
        st.write("")
        st.write("처리중입니다...")
        label = mri_machine_classification(image, 'keras_model.h5')
        if label == 0:
            st.write("***결과 : MRI 스캔에는 뇌종양이 있습니다***")
        else:
            st.write("***결과 : MRI 스캔은 건강합니다***")


app.py의 전체 소스코드는 다음과 같습니다.

import streamlit as st
from PIL import Image

st.set_option('deprecation.showfileUploaderEncoding', False) # deprecation 표시 안함 
st.title("머신러닝 이용 뇌종양 MRI 사진 판독 서비스")
st.markdown("""
뇌종양 MRI 사진을 분류합니다. 
이 서비스는 의사들의 뇌 MRI 사진 판독의 도우미일 뿐입니다. 
정확한 최종 진단 결과는 반드시 전문 담당 의사의 확인과 승인을 거치십시요.""")

image2 = Image.open('brain.jpg')
st.image(image2, caption='shop2world.com 뇌종양 MRI 판독 서비스',use_column_width=True)


st.text("***이미지 분류를 위해 뇌 MRI 이미지를 업로드 해 주세요***")
#Streamlit 파일 처리 및 결과
from PIL import Image, ImageOps

from img_classification import mri_machine_classification
uploaded_file = st.file_uploader("뇌 MRI 사진을 업로드 해 주세요.", type=['jpeg', 'png', 'jpg', 'webp'])
if uploaded_file is not None:
        image = Image.open(uploaded_file)
        st.image(image, caption='Uploaded MRI.', use_column_width=True)
        st.write("")
        st.write("처리중입니다...")
        label = mri_machine_classification(image, 'keras_model.h5')
        if label == 0:
            st.write("***결과 : MRI 스캔에는 뇌종양이 있습니다***")
        else:
            st.write("***결과 : MRI 스캔은 건강합니다***")

그리고 이제 heroku 서버에 업로드 해서 적용 합니다.

다음의 세가지 파일을 만듭니다.

setup.sh

mkdir -p ~/.streamlit/

echo “\
[server]\n\
headless = true\n\
enableCORS=false\n\
port = $PORT\n\
” > ~/.streamlit/config.toml

 

Procfile

web: sh setup.sh && streamlit run app.py

requirements.txt

numpy
streamlit
pillow
keras
tensorflow

이제 모든 파일이 준비되어 하드디스크에서 업로드 할때 먼저 깃 리파지토리 초기화를 합니다.

git init

 

그리고 다음의 절차를 거쳐서 업로드 합니다.

heroku login
heroku create
git add .
git commit -m “Some message”
git push heroku master

 

만약 업데이트만 해줄 때는 다음과 같이 합니다. (// 뒤는 주석 설명이므로 타이핑 할 필요 없습니다.)

git add . // 변경사항 add
git commit -m “sopt 최고” // 스테이징
git push heroku master // 업데이트

최종 결과

https://shop2titanic.herokuapp.com/

전체 소스 코드
https://ai.shop2world.net/data/mri_brain.zip

결론

머신러닝을 의료 서비스 분야에 적용하거나 우리 삶에 필요한 도움이 되도록 할때
일반인이 쉽게 적근할 수 있는 웹 앱 서비스로 구현하는 것은 필수 입니다.

관련 해당 서비스를 만들어 보았습니다.

머신러닝 프로젝트 개발 문의
– 세계최고의 머신러닝 두뇌가 포진한 몬트리올에서
여러분 상상을 초월한  미래형 프로젝트 진행이 가능합니다.
문의 이메일
info@shop2world.com

 

 

2 -2 순한맛! 파이썬 머신러닝 강좌 – 부동산 가격(월세) 예측 (Featured 사이킷런(Scikit-learn))

이번 강좌에서는 다중선형회귀(Multiple Linear Regression) 모델을 이용해서 월세(렌트비)를 예측합니다. 지난 시간에 배운 단순 선형회귀 모델 (y = m*X + b)와 달리 월세에 영향을 주는 것은 방의 갯수, 평수, 지하철 역과 거리 등의 여러 요인이 있습니다. 이런 다양한 주어진 데이터 x 를 통해 월세 y를 예측하려면 여러 개의 변수 x를 포함해야 하기 때문에 다중 선형회귀라(Multiple Linear Regression)고 하는 것입니다. 여기서는 pandas를 통해 주어진 데이터를 불러와서 사이킷런(Scikit-learn)에서 train_test_split을 통해 데이터 세트를 분리, 훈련, 테스트를 하고 선형 회귀 모델을 생성해서 테스트데이터를 넣어 예측 값(월세)을 생성합니다. 그리고 나서 그래프를 통해 상관 관계를 살펴봅니다. (예. 평수와 월세의 관계, 건물 년식과 월세와의 관계 등) 또 마지막으로 모델의 정확도를 score 함수로 평가합니다. 이 형태를 통해 데이터를 구하여 여러분이 예측하고 싶은 것들에 다양하게 활용 할 수 있습니다.

재생목록
소스코드
Data Set

누구나 이용할 수 있는 COVID-19 공개 연구 데이터 세트 (CORD-19)

코로나 바이러스 관련 전 세계인 모두가 싸우고 있습니다.

관련 어제 현지 월요일 (3월 16일)자로 학계, 머신러닝 관련, 또는 일반 개발자, 심지어 인문  사회 분야 관련 모든 분들이 코로나 바이러스(COVID-19) 연구를 위해 사용할 수 있는 공신력 있는 구조화된 데이터 세트가 발표되었습니다.

COVID-19 공개 연구 데이터 세트 (CORD-19 ;COVID-19 Open Research Dataset) 라는 것으로 코로나 바이러스와 그와 유사한 사스 등에 관한 24,000 개 이상의 학술 기사를 연구에 사용할 수 있도록 데이터 마이닝과 텍스트 마이닝에 적합하게 구성한 것으로 , 현재까지 나온 가장 광범위한 컴퓨터 판독 가능 코로나 바이러스 문헌 모음입니다.

https://pages.semanticscholar.org/coronavirus-research

이 데이터 구조화는 미 백악관의 주도로 다음의 연구소들이 참여했습니다. *1

이 데이터 셋을 이용하여 여러분도 캐글(kaggle)에서 여러분의 통찰력 있는 기여를 할 수 있습니다. 캐글은 데이터 관련 해결 과제를 제시하면 전 세계 인 누구나 해결 모델을 등록할 수 있는 데이터셋 분석 플랫폼입니다.

캐글의 COVID-19와 관련된 데이터 셋 분석 모델 질문은 다음의 링크에 있습니다.

https://www.kaggle.com/allen-institute-for-ai/CORD-19-research-challenge

질문들은 바이러스의 배양, 치료, 증상 및 예방과 관련된 것으로 세계 보건기구 (WHO)와 기타 주요 전문 기관이 협력하여 개발되었습니다. *2

Kaggle의 질문들은 다음과 같습니다.

– 전염, 배양 및 환경 안정성에 대해 알려진 것은 무엇입니까?
– COVID-19 위험 요소에 대해 무엇을 알고 있습니까?
-바이러스 유전학, 기원 및 진화에 대해 무엇을 알고 있습니까?
– 윤리 및 사회 과학 고려 사항에 대해 발표된 내용은 무엇입니까?
– 비 제약적 중재에 대해 무엇을 알고 있습니까?
– 백신과 치료법에 대해 무엇을 알고 있습니까?
– 진단 및 감시에 대해 무엇을 알고 있습니까?
– 의료에 관한 내용은 무엇입니까?
– 정보 공유 및 부문 간 협력에 관한 내용은 무엇입니까?

이런 질문에 누구나 참여할 수 있고, 참가자들은 이 문제들에 대해 다음과 같이 풉니다.

예를 들어 ” Does latitude impact the spread of COVID-19 (위도가 코로나 바이러스 전파에 영향을 미치는지에 대해)”라는 질문입니다.

https://www.kaggle.com/paultimothymooney/does-latitude-impact-the-spread-of-covid-19

그리고 참가자는 주어진 데이터 셋을 통한 분석을 통해 다음과 같이 관계가 있다는 연구결과를 도출합니다.

결론 : abs (30)와 abs (45) 사이에 감염률과 사망률이 가장 높은 위도 범위가있는 것으로 보입니다. 이는 전 세계 데이터에서 가장 분명하지만 모든 미국 주에 대해 분류 된 데이터에서도 지원됩니다. (Conclusion: There appears to be a range of latitudes between abs(30) and abs(45) that have the highest infection rates and mortality rates. This is most obvious in the global data but is also supported by the data that is broken down for every USA state.)

 

연구자가 코로나 바이러스 같은 위기에 어떻게 기여 할 수 있을까를 생각할때, 이미 기존의 연구를 이해 할 수 있는 핵심 데이터가 , 특히 머신러닝을 이용해 처리가 가능하게 가공된 데이터가 없으면 시간이 많이 걸립니다. 자료를 모으는 것도 그렇고, 자료를 컴퓨터로 분석할 수 있도록 가공하는 작업도 보통 일이 아니죠. 따라서 공신력 있는 연구기관들이 모여 만든 이 데이터 셋은 전 세계 연구자들에게 유용한 도움이 될 것입니다. 부디  전 세계의 많은 분들이 참여하여 코로나19를 이길 수 있게 되는데 힘이 되길 바랍니다.

 

 

*1.  Allen Institute for AI, Microsoft Research, National Institute of Medicine (NLM)  Chan Zuckerberg Initiative, Georgetown University’s Center for Security and Emerging Technology, Microsoft Research , National Library of Medicine (NLM) ,National Institutes of Health (NIH).

*2.National Academies of Sciences, Engineering, and Medicine’s Standing Committee on Emerging Infectious Diseases , 21st Century Health Threats.

딥러닝을 이용한 머신러닝 코로나 바이러스 치료약 탐지 (렘데시비르)

코로나 바이러스 관련 약을 찾기 위해 인공지능을 이용하는 소스코드로서 깃허브에 공개된 것입니다. 코로나바이러스 치료에 적절한 분자구조를 찾아 기존 승인된 약에서 스크리닝 해본 결과 에볼라 치료제 렘데시비르(remdesivir)가 선택되었는데, 실제로 이 약은 현재 임상 실험에 들어간 약입니다. 누구나 사용할 수 있는 소스 코드며 재사용성과 가독성이 좋으므로 코로나바이러스를 이길 수 있는데 우리 모두 힘을 합치자는 차원에서 소개해 드립니다. https://github.com/mattroconnor/deep_learning_coronavirus_cure

 

Last update on:
Total
Confirmed

Suspicious

Deaths

Recovered

Today
Confirmed Incr

Suspicious Incr

Deaths Incr

Recovered Incr

In Mainland China, Hongkong, Taiwan.

Data source: China National Health Commission

AI를 이용한 코로나 바이러스 잠재적 치료법 연구 관련 최근 몇개월간 연구 자료들

인공지능을 이용하면 우리가 기존의 연구 방법으로 많은 시간을 사용해야만  얻을 수 있는 잠재적인 새로운 치료법을 보다 신속하게 파악할 수 있어 과학자들이 질병과 증상, 약물 및 그 효과, 치료법 발견에 도움이 될 수 있습니다.

머신러닝을 적극활용해서 이 재난을 빨리 극복하길 바랍니다.

관련 최근 몇개월간 인공지능을 이용한 코로나 바이러스 관련 최근 몇개월간 공개된 연구 자료들입니다.

 

  • ‘고해상도 컴퓨터 단층 촬영에서 2019 새로운 코로나 바이러스 폐렴을 탐지하기위한 딥 러닝 기반 모델 : 전향 적 연구(Deep learning-based model for detecting 2019 novel coronavirus pneumonia on high-resolution computed tomography: a prospective study)’

논문:

https://www.medrxiv.org/content/10.1101/2020.02.25.20021568v2

 

  •  ‘약물 타깃 상호작용 딥러닝 모델을 통해 중국 우한의 신종 코로나바이러스 (2019-nCoV)에 작용할 수 있는 시판되는 항바이러스제 예측(Predicting commercially available antiviral drugs that may act on the novel coronavirus (2019-nCoV), Wuhan, China through a drug-target interaction deep learning model)’

논문:

https://www.biorxiv.org/content/10.1101/2020.01.31.929547v1

 

  • ‘ 2019-nCoV의 새로운 약물 후보 물질을 만들기 위해 머신러닝 기술을 사용 하는 방법(Machine intelligence design of 2019-nCoV drugs)’

논문:

https://www.biorxiv.org/content/10.1101/2020.01.30.927889v1.full.pdf

  • ‘리니어폴드: 5 ‘에서 3’까지의 동적 프로그래밍 및 빔 검색으로 선형 시간 근사 RNA 폴딩(LinearFold: linear-time approximate RNA folding by 5’-to-3’ dynamic programming and beam search)’

논문:

https://arxiv.org/pdf/2001.04020.pdf

RNA 예측 알고리즘 ‘리니어폴드(LinearFold)’ 다운로드

https://github.com/LinearFold/LinearFold