直升机工作原理_基于TensorFolw的人工智能影像诊断平台工作原理解析

文章分析了天梭流人工智能图像诊断平台的工作原理，希望本文能帮助您更好地了解天梭流

采用人工智能辅助病理学家诊断样本，不仅可以大大提高医生的诊断效率，还可以减少漏诊，提高诊断准确率。

数字病理图像可以观察组织细胞的形态。当执行最高数字扫描时，文件大小将达到10gb级别。需要人工智能和系统工程技术来突破这些困难

在本文中，我将从人工智能系统的构建方法入手，举例说明消化道病理冲击辅助系统研发过程中的技术细节。

，当然，这是医学科技领域相对陌生的知识。为了让读者更快地理解和吸收，本文还将从产品经理的角度进行解读。

1，什么是病理学？

的病理学是通过分析患者的组织、细胞和体液样本来诊断疾病

那么，病理学为临床医生提供了进一步治疗策略的黄金指标

这是一幅人工智能医学图像，很容易混淆，并非所有图像都是从CT、x射线、b超等获取的以胃癌筛查为例，用扫描仪扫描组织，分析判断其病理图像，形成约1.4GB的图像

不同疾病的病理来源

病理图像不同，这也是一个技术挑战

那么在进行病理判断之前，我们需要建立一套训练模型，通过医生标记的图像来加强训练和数据处理

2，tensorfollow工作原理

当我们解释tensorfollow培训模式时，我们需要了解深入学习的整个过程

简单工作流

数据源一般来自医院的PACS和RIS系统等。在形成数据队列之后，数据被用于增强图像方向的鲁棒性

另外，我们应该注意扫描仪的倍数，这将导致图像在不同倍数下的鲁棒性。

然后使用张量板来监控模型。张量板是一种可视化工具，可以有效地显示跑步过程中张量流的计算图表、各种指标随时间的变化趋势以及训练中使用的数据信息。

被转移到生产环境推理框架(TensorFolw Serving)中，通过Tensorfollow导出(病理学)模型进行自动处理。

tensorfowl服务如何工作？

张量服务工作流

张量服务将病理切片划分为由坐标标记的小块，然后将节点划分为地图。每个输入切片将由一个地图任务处理。默认情况下，一块HDFS的大小(默认为64M)用作切片。当然，我们也可以设置块的大小。

map输出的结果将暂时放入环形内存缓冲区(默认缓冲区大小为100兆，由io.sort.mb属性控制)。当缓冲区即将溢出时(默认值为缓冲区大小的80%，由io . sort . spread . percent属性控制)，将在本地文件系统中创建一个溢出文件，并将缓冲区中的数据写入该文件。在写入磁盘之前，线程首先根据缩减任务的数量将数据划分为相同数量的分区，即一个缩减任务对应一个数据分区

这样做是为了避免这种尴尬的情况，即一些精简任务分配了大量数据，而其他任务分配的数据很少或没有。事实上，分区是散列数据的过程

然后对每个分区中的数据进行排序。如果此时设置了组合器，排序结果将进行组合操作，以便尽可能少地向磁盘写入数据。

映射和简化机制将分区中的数据复制到相应的简化任务Reduce接收来自不同地图任务的数据，并且来自每个地图的数据是有序的

如果缩减端接受的数据量很小，它将直接存储在内存中(缓冲区大小由Mapred . job . shuffle . input . buffer . percent属性控制，该属性指示用于此目的的堆空间的百分比)。如果数据量超过缓冲区大小的特定比例(由映射、作业、随机排列、合并百分比决定)，数据将被合并，然后溢出到磁盘

随着溢出文件的增加，后台线程会将它们合并成一个更大更有序的文件，以便为以后的合并节省时间。

事实上，MapReduce在地图端和Reduce端重复执行排序和合并操作。现在我终于明白为什么有人说:排序是hadoop的灵魂在合并过程中，会生成许多中间文件(写入磁盘)，但Mapreduce会将尽可能少的数据写入磁盘，最后一次合并的结果不会写入磁盘，而是直接输入到reduce函数中。

最终将数据返回到后端

同样的过程可以转移学习，病理图像有许多相似之处，腺体、息肉、囊肿等等都可以用同样的方法应用

#专栏作家#

这篇文章最初是由每个产品经理发表的。基于CC0协议

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