软件工程分析报告05体系结构说明书——基于Paddle的肝脏CT影像分割

基于Paddle的肝脏CT影像分割系统的体系结构说明书

目录

HIPO图

H图

Ipo图

软件结构图

面向数据流的体系结构设计图

程序流程图

S图

用PDL语言描述的伪代码

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HIPO图

H图

Ipo图

软件结构图

面向数据流的体系结构设计图

程序流程图

• S图

 

PAD图

用PDL语言描述的伪代码

(1) 数据准备和预处理

DECLARE

    ARRAY[] CT影像数据集

    INTEGER 影像数量

    INTEGER 影像高度

    INTEGER 影像宽度

    FLOAT 影像标准化参数

    ARRAY[影像数量][影像高度][影像宽度] 预处理后的数据集

END

# 获取原始的CT影像数据集，可以通过API接口或者本地文件存储方式进行获取。

CT影像数据集 = GET_CT影像数据集()

# 获取CT影像数据集的基本信息（包括数量、高度和宽度等）

影像数量 = GET_影像数量(CT影像数据集)

影像高度 = GET_影像高度(CT影像数据集)

影像宽度 = GET_影像宽度(CT影像数据集)

# 进行CT影像数据集的预处理，包括裁剪、归一化等（可根据具体需求进行调整）

FOR i=1 TO 影像数量

    预处理后的数据集[i] = PREPROCESSING(CT影像数据集[i], 影像高度, 影像宽度, 影像标准化参数)

END FOR

# 将预处理后的影像数据集保存到本地或上传到服务器等

PUT(预处理后的数据集)

(2) 构建Unet语义分割模型

# 定义模型结构

DECLARE

    LAYERS=4

    FILTERS=[32,64,128,256]

    KERNEL_SIZE=(3,3)

    STRIDES=(2,2)

    PADDING='same'

    ACTIVATION='relu'

    OUTPUT_ACTIVATION='sigmoid'

    BATCH_NORMALIZATION=True

    DROPOUT_RATE=0.2

    CONCATENATE_AXIS=-1

    OPTIMIZER='Adam'

    LEARNING_RATE=0.001

    LOSS_FUNCTION='binary_crossentropy'

    METRICS=['accuracy']

    MODEL=Unet(输入形状=(影像高度,影像宽度,1),层数=LAYERS,卷积核数=FILTERS,卷积核大小=KERNEL_SIZE,

              步长=STRIDES,填充方式=PADDING,激活函数=ACTIVATION,输出激活函数=OUTPUT_ACTIVATION,是否批量归一化=BATCH_NORMALIZATION,

              Dropout率=DROPOUT_RATE,拼接轴向=CONCATENATE_AXIS)

    MODEL.compile(optimizer=OPTIMIZER,learning_rate=LEARNING_RATE,loss=LOSS_FUNCTION,metrics=METRICS)

END

# 训练模型

DECLARE

    EPOCHS=10

    BATCH_SIZE=32

    VALIDATION_SPLIT=0.2

    CHECKPOINT_PATH='/path/to/checkpoint'

    TRAIN_HISTORY=None

    TRAINED_MODEL=None

END

TRAIN_HISTORY=MODEL.fit(预处理后的数据集, validation_split=VALIDATION_SPLIT, epochs=EPOCHS, batch_size=BATCH_SIZE, callbacks=[ModelCheckpoint(CHECKPOINT_PATH, save_best_only=True)])

# 保存模型

TRAINED_MODEL=MODEL.save('trained_model.h5')

PUT(TRAINED_MODEL)

(3) 模型评估和结果分析

# 加载训练好的模型

TRAINED_MODEL=GET_TRained_MODEL()

# 获取测试集

TEST_SET=GET_TEST_SET()

# 对测试集进行预测

PREDICTIONS=TRAINED_MODEL.predict(TEST_SET)

# 计算性能指标

DECLARE

    DICE_COEFFICIENT=None

    ACCURACY=None

END

DICE_COEFFICIENT=DiceCoefficient(PREDICTIONS, TEST_SET)

ACCURACY=Accuracy(PREDICTIONS, TEST_SET)

# 分析结果并撰写报告

DECLARE

    RESULT_ANALYSIS=None

    PROJECT_REPORT=None

END

RESULT_ANALYSIS=ANALYZE_RESULTS(PREDICTIONS, TEST_SET)

PROJECT_REPORT=WRITE_REPORT(预处理后的数据集, MODEL, TRAIN_HISTORY, RESULT_ANALYSIS)

# 保存报告

PUT(PROJECT_REPORT)

(4) 模型部署和应用

# 加载训练好的模型，将训练好的模型部署到实际应用中，如医疗影像诊断系统。

TRAINED_MODEL=GET_TRained_MODEL()

# 预处理待分类影像数据

待分类影像数据=GET_待分类影像数据()

预处理后的待分类影像数据=PREPROCESSING(待分类影像数据, 影像高度, 影像宽度, 影像标准化参数)

# 进行分类

分类结果=TRAINED_MODEL.predict(预处理后的待分类影像数据)

# 显示分类结果

#进行后续的优化和改进，如增加更多的训练数据、调整模型架构等。

#撰写项目报告，包括数据集描述、模型架构、训练过程、结果分析等。

提供详细的技术文档，以便其他人能够理解和复现该项目。

显示分类结果(分类结果)

在模型部署和应用阶段，我们首先加载已经训练好的模型。然后，获取待分类影像数据并进行预处理，确保数据与训练时相同的标准。接着，通过模型进行分类预测，得到分类结果。最后，将分类结果进行显示或者保存，以供使用者查看或进一步处理。