ساخت سیستم شناسایی و طبقه‌بندی تصاویر پزشکی با استفاده از شبکه‌های عصبی کانولوشنی (CNN) و ASP.NET MVC نیازمند ترکیبی از دانش در حوزه‌های یادگیری ماشین، پردازش تصاویر، و توسعه وب است. در ادامه، مراحل طراحی و توسعه این سیستم شرح داده شده است:

1. تحلیل نیازمندی‌ها

هدف سیستم:

شناسایی و طبقه‌بندی تصاویر پزشکی (مانند اسکن‌های MRI، X-Ray یا CT).

ویژگی‌های کلیدی:

آپلود تصاویر توسط کاربران.

پردازش تصاویر و طبقه‌بندی آن‌ها (سالم یا بیمار، نوع بیماری).

نمایش نتایج و تحلیل‌ها به کاربران.

امکان ذخیره تاریخچه تشخیص‌ها.

2. معماری سیستم

Frontend (ASP.NET MVC):

آپلود تصاویر: صفحه‌ای برای بارگذاری فایل‌های تصویر.

نمایش نتایج: نمایش نتیجه تشخیص CNN به همراه جزئیات.

گزارش‌ها: امکان مشاهده تاریخچه تصاویر طبقه‌بندی‌شده.

Backend (ASP.NET و مدل CNN):

مدل CNN: طراحی یا استفاده از مدل‌های از پیش آموزش‌دیده مانند ResNet، VGG، یا MobileNet.

پردازش تصویر: تبدیل تصاویر آپلودشده به فرمت موردنیاز مدل.

اتصال به سیستم یادگیری عمیق:

استفاده از کتابخانه‌های Python مثل TensorFlow یا PyTorch.

ایجاد یک API با Python (مثل Flask یا FastAPI) و فراخوانی آن از ASP.NET.

3. مراحل پیاده‌سازی

الف) توسعه مدل CNN

جمع‌آوری داده‌ها:

استفاده از دیتاست‌های معتبر پزشکی مانند:

NIH Chest X-rays Dataset

ISIC Skin Cancer Dataset

داده‌ها باید شامل تصاویر پزشکی با برچسب (Label) باشند.

پیش‌پردازش داده‌ها:

نرمال‌سازی تصاویر.

تغییر اندازه (resize) به ابعاد مشخص (مثلاً 224x224).

تقسیم داده‌ها به مجموعه‌های آموزشی، تست و اعتبارسنجی.

طراحی مدل CNN:

پیاده‌سازی با استفاده از Python: from tensorflow.keras.models import Sequential from tensorflow.keras.layers import Conv2D, MaxPooling2D, Flatten, Dense model = Sequential([ Conv2D(32, (3, 3), activation='relu', input_shape=(224, 224, 3)), MaxPooling2D(pool_size=(2, 2)), Conv2D(64, (3, 3), activation='relu'), MaxPooling2D(pool_size=(2, 2)), Flatten(), Dense(128, activation='relu'), Dense(2, activation='softmax') # خروجی برای 2 کلاس ]) model.compile(optimizer='adam', loss='categorical_crossentropy', metrics=['accuracy']) model.fit(train_data, train_labels, epochs=10, validation_data=(val_data, val_labels)) model.save("medical_cnn_model.h5")

ذخیره مدل آموزش‌دیده:

مدل نهایی در قالب .h5 ذخیره شود.

ایجاد API برای مدل:

با استفاده از Flask یا FastAPI: from flask import Flask, request, jsonify from tensorflow.keras.models import load_model from tensorflow.keras.preprocessing.image import img_to_array, load_img import numpy as np app = Flask(__name__) model = load_model("medical_cnn_model.h5") @app.route('/predict', methods=['POST']) def predict(): file = request.files['image'] image = load_img(file, target_size=(224, 224)) image = img_to_array(image) / 255.0 image = np.expand_dims(image, axis=0) prediction = model.predict(image) class_label = np.argmax(prediction) return jsonify({"class": int(class_label)}) if __name__ == '__main__': app.run(debug=True)

ب) توسعه وب با ASP.NET MVC

ایجاد پروژه ASP.NET MVC:

ساخت یک پروژه MVC در Visual Studio.

آپلود تصویر:

افزودن فرم HTML برای آپلود تصویر: <form method="post" enctype="multipart/form-data" action="/Home/UploadImage"> <input type="file" name="image" /> <button type="submit">Upload</button> </form>

ایجاد کنترلر برای آپلود و ارسال به API:

public class HomeController : Controller { [HttpPost] public async Task<ActionResult> UploadImage(HttpPostedFileBase image) { if (image != null && image.ContentLength > 0) { // ذخیره فایل در سرور موقتاً var filePath = Path.Combine(Server.MapPath("~/Uploads"), Path.GetFileName(image.FileName)); image.SaveAs(filePath); // ارسال فایل به API using (var client = new HttpClient()) { var content = new MultipartFormDataContent(); var fileContent = new StreamContent(new FileStream(filePath, FileMode.Open)); fileContent.Headers.ContentType = MediaTypeHeaderValue.Parse("multipart/form-data"); content.Add(fileContent, "image", image.FileName); var response = await client.PostAsync("http://localhost:5000/predict", content); var result = await response.Content.ReadAsStringAsync(); // حذف فایل موقت System.IO.File.Delete(filePath); // نمایش نتیجه ViewBag.Result = result; } } return View(); } }

نمایش نتیجه:

افزودن یک View برای نمایش نتیجه
 

پردازش: <h2>Prediction Result</h2> <p>@ViewBag.Result</p>

4. تست و بهینه‌سازی

دقت مدل:

ارزیابی مدل با داده‌های واقعی و بهینه‌سازی هایپرپارامترها.

کارایی سیستم:

اطمینان از سرعت پاسخگویی API.

امنیت:

افزودن احراز هویت و بررسی امنیتی برای ارسال داده‌ها.

5. توسعه آتی

افزودن قابلیت‌های بیشتر:

تحلیل‌های آماری پیشرفته.

پیش‌بینی چند کلاسه.

ادغام با سیستم‌های دیگر:

یکپارچه‌سازی با پایگاه داده سوابق پزشکی.

اگر به جزئیات بیشتری نیاز دارید، خوشحال می‌شوم کمک کنم!

ساخت سیستم شناسایی و طبقه‌بندی تصاویر پزشکی با استفاده از شبکه‌های عصبی کانولوشنی (CNN) و ASP.NET MVC نیازمند ترکیبی از دانش در حوزه‌های یادگیری ماشین، پردازش تصاویر، و توسعه وب است.