Melanoma project

Этот репозиторий содержит Jupyter ноутбуки и скрипты для работы с автоматизированной системой классификации образований кожи с использованием метода Киттлера. Он организован в два основных Jupyter ноутбука и папку с программой и необходимыми зависимостями.

Структура репозитория

• classification-mell.ipynb: Этот ноутбук содержит модель для классификации изображений. Включает шаги по загрузке данных, предобработки, обучению и анализу результатов.

• seg-mell.ipynb: Этот ноутбук фокусируется на сегментации образований кожи. Включает предобработку данных, обучение моделей, оценку и настройку гиперпараметров.

• program/: Эта папка содержит основной программный скрипт и дополнительные модули, необходимые для выполнения автоматизационных задач.

• requirements.txt: Этот файл содержит список всех Python-зависимостей, необходимых для запуска ноутбуков и программы. Его можно использовать для создания виртуального окружения со всеми необходимыми пакетами.

Начало работы

Установка

1. Клонируйте репозиторий:

   git clone https://github.com/OdincovMD/Samsung.git
   cd Samsung

2. Создайте виртуальное окружение и активируйте его:

   python -m venv venv
   source venv/bin/activate  # В Windows используйте `venv\Scripts\activate`

3. Установите необходимые зависимости:

   pip install -r requirements.txt

Использование

1. Запустите Jupyter Notebook:

   jupyter notebook

2. Откройте classification-mell.ipynb или seg-mell.ipynb и выполните ячейки для анализа данных или обучения моделей.

3. Чтобы запустить программный скрипт, перейдите в папку program и выполните основной скрипт:

   cd program
   python several_line_parallel_furrow_ridges_sym.py

Ссылка на Google Диск содержит дополнительные ресурсы и данные(архитектура, веса, датасет): https://drive.google.com/drive/folders/1ywxZjptfvIYMA3wGNuH6WCVL6bzXgDhP