Breast Cancer Analyzer LCAD

Versão em Português

Repositório do projeto "Análise de Imagens Médicas Usando Aprendizado Profundo" que pode ser acessado em http://www.informatica.ufes.br/pt-br/pos-graduacao/PPGI/detalhes-do-projeto?id=9678.

Para mais informações envie um e-mail para [email protected] ou [email protected]

English version (Page under construction)

Repository of the project "Analysis of Medical Images Using Deep Learning" which can be accessed at http://www.informatica.ufes.br/pt-br/pos-graduacao/PPGI/detalhes-do-projeto?id=9678.

For more information, send an email to [email protected] or [email protected]

Requisitos

Ubuntu 16.04 LTS / 64bits
Python 3.5.2
Pip3
- Página oficial do Pip - https://pypi.org/project/pip/
VirtualEnv
- Aconselhamos que utilize o VirtualEnv e crie um ambiente virtual específico para rodar esse projeto.
  - Utilize o python3 para criar o ambiente virtual.
```
$ virtualenv -p /usr/bin/python3.5 ~/breast_cancer 
```
  - Aqui tem um tutorial bem legal sobre o VirtualEnv
  - Página oficial do VirtualEnv - https://pypi.org/project/virtualenv/
Git

Passo a passo

Clone esse repositório para seu computador
- Escolha o diretório onde deseja colocar o projeto e acesso o mesmo via terminal
```
$ git clone https://github.com/LCAD-UFES/breast_cancer_analyzer_LCAD.git
```
Faça o download dos arquivos abaixo:
- Base CBIS-DDSM convertida em PNG (Arquivo CALC_CC_flipped_dataset.tar.gz)
- Base gerada manualmente (Arquivo manual_cropped_dataset.tar.gz)
- Descompactar os arquivos para breast_cancer_analyzer_LCAD/dataset/
  - Você pode usar a interface para fazer a descompactação dos arquivos.
  - Ou, pelo terminal: Acesse via terminal a pasta aonde você salvou os arquivos e execute o comando abaixo. Comando em uma linha
```
$ tar -zxvf CALC_CC_flipped_dataset.tar.gz && tar -zxvf manual_cropped_dataset.tar.gz
```
    Ou
```
$ tar -zxvf CALC_CC_flipped_dataset.tar.gz 
$ tar -zxvf manual_cropped_dataset.tar.gz
```
Via terminal, ative o ambiente virtual criado e acesse na pasta do projeto.
```
$ source ~/breast_cancer/bin/activate
$ cd breast_cancer_analyzer_LCAD
```
- Utilize o pip para instalar o requisitos necessários para rodar o projeto
```
$ pip install --no-cache -r requirements.txt
```
Acesse o README do módulo ou rede que deseja utilizar.

Módulos e Redes

SqueezeNet

Contém os scripts utilizados para treinar, validar e testar a rede neural SqueezeNet.

Acesse o readme em /src/squeezeNet/README.md ou clique aqui

Mammo Marker

ReadMe em contrução

Módulo criado para fazer a marcação manual das áreas de interesse.

Acesse o readme do módulo em /src/mammo_marker/README.md ou clique aqui

Mammo PreProcessing

ReadMe em contrução

Módulo que contém os códigos criados para realizar diversos tipos de pré-processamentos nas imagens, antes delas serem analisadas pelas redes neurais.

Acesse o readme do módulo em /src/mammo_preprocessing/README.md ou clique aqui

Mammo Viewer

ReadMe em contrução

Módulo de visualização simples, criado para apresentar os resultados iniciais obtidos através dos diversos treinos e ajustes feitos na redes neurais.

Acesse o readme do módulo em /src/mammo_viewer/README.md ou clique aqui

resNet

ReadMe em contrução

Contém os scripts utilizados para treinar, validar e testar a rede neural resNet.

Acesse o readme em /src/resNet/README.md ou clique aqui

sabrinapanceri / breast_cancer_analyzer_lcad Goto Github PK