Proyecto 5: Análisis multimodal de imágenes médicas e informes con modelos de lenguaje y visión
Paso 2: Cargar y Preprocesar los Datos
Cargue y preprocese las imágenes médicas y sus informes de texto asociados. Este paso crucial implica leer los archivos de imagen, convertirlos al formato apropiado (RGB) y organizar los informes clínicos correspondientes.
Durante el preprocesamiento, nos aseguramos de que las imágenes estén correctamente escaladas y normalizadas, mientras que los informes de texto estén limpios y estructurados de manera consistente. Para simplificar esta demostración, preprocesaremos un conjunto de datos de muestra, aunque en un entorno de producción normalmente trabajaría con conjuntos de datos mucho más grandes que requieren canales de preprocesamiento y pasos de validación de datos más sofisticados.
import os
from PIL import Image
from transformers import CLIPProcessor
# Directory paths
image_dir = "path_to_medical_images"
text_reports = {
"image_1.jpg": "This X-ray shows signs of pneumonia.",
"image_2.jpg": "Normal chest radiograph with no abnormalities.",
}
# Load and preprocess images
images = []
captions = []
for image_name, caption in text_reports.items():
image_path = os.path.join(image_dir, image_name)
image = Image.open(image_path).convert("RGB")
images.append(image)
captions.append(caption)
# Initialize CLIP processor
processor = CLIPProcessor.from_pretrained("openai/clip-vit-base-patch32")
inputs = processor(text=captions, images=images, return_tensors="pt", padding=True)Analicemos este código que maneja el preprocesamiento de imágenes y texto médico:
1. Importaciones y Configuración
- El código importa las bibliotecas necesarias:
- os: para operaciones con rutas de archivos
- PIL (Python Imaging Library): para procesamiento de imágenes
- CLIPProcessor: para preparar datos para el modelo CLIP
2. Estructura de Datos
- Crea un diccionario 'text_reports' que mapea nombres de archivos de imágenes con sus descripciones médicas correspondientes (por ejemplo, hallazgos de rayos X)
3. Bucle de Procesamiento de Datos
- Itera a través de los pares imagen-texto para:
- Cargar cada imagen y convertirla al formato RGB
- Almacenar imágenes y sus leyendas en listas separadas
- Crear rutas de archivo apropiadas para cada imagen
4. Procesamiento CLIP
- Inicializa el procesador CLIP y prepara los datos mediante:
- La conversión de imágenes y texto a un formato adecuado para el modelo CLIP
- La creación de representaciones tensoriales con el relleno apropiado
- La devolución de las entradas procesadas listas para el uso del modelo
Este paso de preprocesamiento es crucial para la capacidad del sistema de emparejar imágenes médicas con sus informes correspondientes y generar descripciones precisas.
Paso 2: Cargar y Preprocesar los Datos
Cargue y preprocese las imágenes médicas y sus informes de texto asociados. Este paso crucial implica leer los archivos de imagen, convertirlos al formato apropiado (RGB) y organizar los informes clínicos correspondientes.
Durante el preprocesamiento, nos aseguramos de que las imágenes estén correctamente escaladas y normalizadas, mientras que los informes de texto estén limpios y estructurados de manera consistente. Para simplificar esta demostración, preprocesaremos un conjunto de datos de muestra, aunque en un entorno de producción normalmente trabajaría con conjuntos de datos mucho más grandes que requieren canales de preprocesamiento y pasos de validación de datos más sofisticados.
import os
from PIL import Image
from transformers import CLIPProcessor
# Directory paths
image_dir = "path_to_medical_images"
text_reports = {
"image_1.jpg": "This X-ray shows signs of pneumonia.",
"image_2.jpg": "Normal chest radiograph with no abnormalities.",
}
# Load and preprocess images
images = []
captions = []
for image_name, caption in text_reports.items():
image_path = os.path.join(image_dir, image_name)
image = Image.open(image_path).convert("RGB")
images.append(image)
captions.append(caption)
# Initialize CLIP processor
processor = CLIPProcessor.from_pretrained("openai/clip-vit-base-patch32")
inputs = processor(text=captions, images=images, return_tensors="pt", padding=True)Analicemos este código que maneja el preprocesamiento de imágenes y texto médico:
1. Importaciones y Configuración
- El código importa las bibliotecas necesarias:
- os: para operaciones con rutas de archivos
- PIL (Python Imaging Library): para procesamiento de imágenes
- CLIPProcessor: para preparar datos para el modelo CLIP
2. Estructura de Datos
- Crea un diccionario 'text_reports' que mapea nombres de archivos de imágenes con sus descripciones médicas correspondientes (por ejemplo, hallazgos de rayos X)
3. Bucle de Procesamiento de Datos
- Itera a través de los pares imagen-texto para:
- Cargar cada imagen y convertirla al formato RGB
- Almacenar imágenes y sus leyendas en listas separadas
- Crear rutas de archivo apropiadas para cada imagen
4. Procesamiento CLIP
- Inicializa el procesador CLIP y prepara los datos mediante:
- La conversión de imágenes y texto a un formato adecuado para el modelo CLIP
- La creación de representaciones tensoriales con el relleno apropiado
- La devolución de las entradas procesadas listas para el uso del modelo
Este paso de preprocesamiento es crucial para la capacidad del sistema de emparejar imágenes médicas con sus informes correspondientes y generar descripciones precisas.
Paso 2: Cargar y Preprocesar los Datos
Cargue y preprocese las imágenes médicas y sus informes de texto asociados. Este paso crucial implica leer los archivos de imagen, convertirlos al formato apropiado (RGB) y organizar los informes clínicos correspondientes.
Durante el preprocesamiento, nos aseguramos de que las imágenes estén correctamente escaladas y normalizadas, mientras que los informes de texto estén limpios y estructurados de manera consistente. Para simplificar esta demostración, preprocesaremos un conjunto de datos de muestra, aunque en un entorno de producción normalmente trabajaría con conjuntos de datos mucho más grandes que requieren canales de preprocesamiento y pasos de validación de datos más sofisticados.
import os
from PIL import Image
from transformers import CLIPProcessor
# Directory paths
image_dir = "path_to_medical_images"
text_reports = {
"image_1.jpg": "This X-ray shows signs of pneumonia.",
"image_2.jpg": "Normal chest radiograph with no abnormalities.",
}
# Load and preprocess images
images = []
captions = []
for image_name, caption in text_reports.items():
image_path = os.path.join(image_dir, image_name)
image = Image.open(image_path).convert("RGB")
images.append(image)
captions.append(caption)
# Initialize CLIP processor
processor = CLIPProcessor.from_pretrained("openai/clip-vit-base-patch32")
inputs = processor(text=captions, images=images, return_tensors="pt", padding=True)Analicemos este código que maneja el preprocesamiento de imágenes y texto médico:
1. Importaciones y Configuración
- El código importa las bibliotecas necesarias:
- os: para operaciones con rutas de archivos
- PIL (Python Imaging Library): para procesamiento de imágenes
- CLIPProcessor: para preparar datos para el modelo CLIP
2. Estructura de Datos
- Crea un diccionario 'text_reports' que mapea nombres de archivos de imágenes con sus descripciones médicas correspondientes (por ejemplo, hallazgos de rayos X)
3. Bucle de Procesamiento de Datos
- Itera a través de los pares imagen-texto para:
- Cargar cada imagen y convertirla al formato RGB
- Almacenar imágenes y sus leyendas en listas separadas
- Crear rutas de archivo apropiadas para cada imagen
4. Procesamiento CLIP
- Inicializa el procesador CLIP y prepara los datos mediante:
- La conversión de imágenes y texto a un formato adecuado para el modelo CLIP
- La creación de representaciones tensoriales con el relleno apropiado
- La devolución de las entradas procesadas listas para el uso del modelo
Este paso de preprocesamiento es crucial para la capacidad del sistema de emparejar imágenes médicas con sus informes correspondientes y generar descripciones precisas.
Paso 2: Cargar y Preprocesar los Datos
Cargue y preprocese las imágenes médicas y sus informes de texto asociados. Este paso crucial implica leer los archivos de imagen, convertirlos al formato apropiado (RGB) y organizar los informes clínicos correspondientes.
Durante el preprocesamiento, nos aseguramos de que las imágenes estén correctamente escaladas y normalizadas, mientras que los informes de texto estén limpios y estructurados de manera consistente. Para simplificar esta demostración, preprocesaremos un conjunto de datos de muestra, aunque en un entorno de producción normalmente trabajaría con conjuntos de datos mucho más grandes que requieren canales de preprocesamiento y pasos de validación de datos más sofisticados.
import os
from PIL import Image
from transformers import CLIPProcessor
# Directory paths
image_dir = "path_to_medical_images"
text_reports = {
"image_1.jpg": "This X-ray shows signs of pneumonia.",
"image_2.jpg": "Normal chest radiograph with no abnormalities.",
}
# Load and preprocess images
images = []
captions = []
for image_name, caption in text_reports.items():
image_path = os.path.join(image_dir, image_name)
image = Image.open(image_path).convert("RGB")
images.append(image)
captions.append(caption)
# Initialize CLIP processor
processor = CLIPProcessor.from_pretrained("openai/clip-vit-base-patch32")
inputs = processor(text=captions, images=images, return_tensors="pt", padding=True)Analicemos este código que maneja el preprocesamiento de imágenes y texto médico:
1. Importaciones y Configuración
- El código importa las bibliotecas necesarias:
- os: para operaciones con rutas de archivos
- PIL (Python Imaging Library): para procesamiento de imágenes
- CLIPProcessor: para preparar datos para el modelo CLIP
2. Estructura de Datos
- Crea un diccionario 'text_reports' que mapea nombres de archivos de imágenes con sus descripciones médicas correspondientes (por ejemplo, hallazgos de rayos X)
3. Bucle de Procesamiento de Datos
- Itera a través de los pares imagen-texto para:
- Cargar cada imagen y convertirla al formato RGB
- Almacenar imágenes y sus leyendas en listas separadas
- Crear rutas de archivo apropiadas para cada imagen
4. Procesamiento CLIP
- Inicializa el procesador CLIP y prepara los datos mediante:
- La conversión de imágenes y texto a un formato adecuado para el modelo CLIP
- La creación de representaciones tensoriales con el relleno apropiado
- La devolución de las entradas procesadas listas para el uso del modelo
Este paso de preprocesamiento es crucial para la capacidad del sistema de emparejar imágenes médicas con sus informes correspondientes y generar descripciones precisas.