阿尔茨海默病是一种退行性脑部疾病，影响着全世界数百万人。它是一种进行性疾病，会导致记忆力减退、认知能力下降，并最终导致无法执行基本任务。早期诊断和干预可以改善受疾病影响的人的生活质量。在本教程中，我们将使用深度学习技术从 MRI 脑部扫描中识别阿尔茨海默病。

数据预处理

我们将在本教程中使用阿尔茨海默病神经影像学倡议 (ADNI) 数据集。该数据集包含阿尔茨海默病患者和健康个体的 MRI 脑部扫描。我们将使用 T1 加权 MRI 图像进行分析。

首先，我们将加载数据集并将其拆分为训练集和测试集。我们还将通过调整图像大小和归一化像素值来预处理数据。

# 导入必要的库
import os 
import numpy as np 
import pandas as pd 
import matplotlib.pyplot as plt 
from sklearn.model_selection import train_test_split 
from tensorflow.keras.preprocessing.image import load_img, img_to_array 
from tensorflow.keras.utils import to_categorical 
from tensorflow. keras.applications.mobilenet_v2 import preprocess_input 

#加载元数据文件
metadata = pd.read_csv( 'ADNI_Metadata.csv') 
# 创建列表来存储图像和标签 images
 = [] 
labels = [] 
# 遍历元数据文件并
为i, row in metadata.iterrows() 加载图像和标签：
    # 加载图像并将其调整为 224x224
     img = load_img(row[ 'Image' ], target_size=( 224 , 224 )) 
    img_array = img_to_array(img) 
    # 预处理图像
    img_array = preprocess_input(img_array) 
    images.append(img_array) 
    # 添加标签到列表
    label =行[ '标签' ]
    如果标签== 'CN'：
        labels.append( 0 ) 
    elif label == 'AD' : 
        labels.append( 1 ) 
# 将数据转换为数组
images = np.array(images) 
labels = np.array(labels) 
# 将数据拆分为训练和测试设置
train_images, test_images, train_labels, test_labels = train_test_split(images, labels, test_size= 0.2 , random_state= 42 )

建立模型

我们将使用迁移学习来构建我们的模型。我们将使用已在 ImageNet 数据集上预训练的 MobileNetV2 架构。我们将添加一个 GlobalAveragePooling2D 层来降低输出的维度，并添加一个具有 S 形激活函数的密集层来将图像分类为阿尔茨海默病或健康。

from tensorflow.keras.applications.mobilenet_v2 import MobileNetV2 
from tensorflow.keras.models import Model 
from tensorflow.keras.layers import GlobalAveragePooling2D, Dense 

#加载预训练的MobileNetV2模型
base_model = MobileNetV2(weights= 'imagenet' , include_top= False , input_shape=( 224 , 224 , 3 )) 
# 添加一个 GlobalAveragePooling2D 层
x = base_model.output 
x = GlobalAveragePooling2D()(x) 
# 添加一个带有 sigmoid 激活函数的 Dense 层
output = Dense( 1, activation= 'sigmoid' )(x) 
# 创建模型
model = Model(inputs=base_model.input , outputs=output) 
# 冻结预训练模型的层
for layer in base_model.layers: 
    layer.trainable = False 
# 编译模型
模型。编译（优化器= 'adam'，损失= 'binary_crossentropy'，指标=[ 'accuracy' ]）

训练模型

我们将使用训练数据训练模型并在测试数据上对其进行评估。我们将使用二元交叉熵损失函数和 Adam 优化器。

# 训练模型
history = model.fit(train_images, train_labels, epochs=10, batch_size=32, validation_data=(test_images, test_labels)) # 在

测试数据上评估模型 test_loss
 , test_acc = model.evaluate(test_images, test_labels) 
print ( '测试准确度:' , test_acc)

预测阿尔茨海默病

我们现在可以使用经过训练的模型通过 MRI 脑部扫描来预测阿尔茨海默病。我们将加载样本图像并在进行预测之前对其进行预处理。

# 加载样本图像
img_path = 'sample_image.jpg' 
img = load_img(img_path, target_size=(224, 224)) 
img_array = img_to_array(img) 
img_array = preprocess_input(img_array) 
img_array = np.expand_dims(img_array, axis=0) 

# 进行预测
prediction = model.predict(img_array) 

# Print the prediction
 if prediction[0] < 0.5: 
    print('The image is classified as healthy.') 
else:
     print('The image is classified as Alzheimer's疾病。'）

在本教程中，我们学习了如何使用深度学习技术从 MRI 脑部扫描中识别阿尔茨海默病。我们将迁移学习与 MobileNetV2 架构结合使用，并在测试数据上取得了良好的准确性。该技术可应用于其他医学影像数据集，以帮助疾病的早期检测和诊断。