Deep Seekはチャンコロ版ChatGPTだ。うわさによるとChatGPTよりも高性能らしい。
それではChatGPTに拒否された肺癌画像診断AIのソースコードを生成させてみた。
### 1. **モデルファイルの確認**
- `your_model.h5` というファイルが正しい場所に存在するか確認してください。
- ファイル名や拡張子が正しいか確認してください（例: `model.h5` や `lung_cancer_model.h5` など）。
- ファイルが存在しない場合、トレーニング済みのモデルを用意する必要があります。
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### 2. **モデルファイルのパスを修正**
モデルファイルが存在する場合、正しいパスを指定してください。例えば、モデルファイルが `models/lung_cancer_model.h5` にある場合、以下のように修正します。
```python
model = tf.keras.models.load_model('models/lung_cancer_model.h5')
```
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### 3. **モデルファイルがない場合**
モデルファイルがない場合、以下のいずれかの方法で対応できます。
#### (1) **新しいモデルをトレーニングする**
トレーニングデータを用意し、新しいモデルをトレーニングします。以下は簡単な例です。
```python
import tensorflow as tf
from tensorflow.keras import layers, models
# 簡単なCNNモデルを作成
model = models.Sequential([
layers.Conv2D(32, (3, 3), activation='relu', input_shape=(150, 150, 3)),
layers.MaxPooling2D((2, 2)),
layers.Conv2D(64, (3, 3), activation='relu'),
layers.MaxPooling2D((2, 2)),
layers.Conv2D(128, (3, 3), activation='relu'),
layers.MaxPooling2D((2, 2)),
layers.Flatten(),
layers.Dense(512, activation='relu'),
layers.Dense(1, activation='sigmoid')
])
model.compile(optimizer='adam', loss='binary_crossentropy', metrics=['accuracy'])
# モデルを保存
model.save('lung_cancer_model.h5')
```
#### (2) **既存のモデルをダウンロードする**
公開されているトレーニング済みモデルをダウンロードして使用します。例えば、Kerasの事前トレーニング済みモデルを使用する場合:
```python
from tensorflow.keras.applications import ResNet50
# ResNet50モデルをロード（例）
model = ResNet50(weights='imagenet')
model.save('resnet50_model.h5')
```
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### 4. **修正後のコード**
モデルファイルが正しく用意されたら、以下のようにコードを修正します。
```python
import tkinter as tk
from tkinter import filedialog
from PIL import Image, ImageTk
import numpy as np
import tensorflow as tf
# モデルをロード
model = tf.keras.models.load_model('lung_cancer_model.h5') # 正しいパスを指定
class LungCancerDiagnosisApp:
def __init__(self, root):
self.root = root
self.root.title("肺癌画像診断AI")
self.label = tk.Label(root, text="肺癌画像診断AI", font=("Arial", 16))
self.label.pack(pady=10)
self.upload_button = tk.Button(root, text="画像をアップロード", command=self.upload_image)
self.upload_button.pack(pady=10)
self.image_label = tk.Label(root)
self.image_label.pack(pady=10)
self.result_label = tk.Label(root, text="診断結果: ", font=("Arial", 14))
self.result_label.pack(pady=10)
def upload_image(self):
file_path = filedialog.askopenfilename(filetypes=[("Image Files", "*.png;*.jpg;*.jpeg")])
if file_path:
image = Image.open(file_path)
image = image.resize((150, 150)) # モデルの入力サイズに合わせてリサイズ
image_tk = ImageTk.PhotoImage(image)
self.image_label.config(image=image_tk)
self.image_label.image = image_tk
# 画像をAIモデルに入力
image_array = np.array(image) / 255.0
image_array = np.expand_dims(image_array, axis=0)
prediction = model.predict(image_array)
# 診断結果を表示
if prediction[0][0] > 0.5:
self.result_label.config(text="診断結果: 肺癌の可能性が高いです")
else:
self.result_label.config(text="診断結果: 肺癌の可能性は低いです")
if __name__ == "__main__":
root = tk.Tk()
app = LungCancerDiagnosisApp(root)
root.mainloop()
```
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### 5. **実行**
- モデルファイルを正しく用意し、パスを指定したら、プログラムを実行します。
- 画像をアップロードして、診断結果が表示されることを確認してください。
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### 補足
- モデルファイルがない場合や、モデルのトレーニングが難しい場合は、公開されている医療画像用のAIモデルを探して使用することもできます。
- このプログラムは教育目的であり、実際の医療診断には使用しないでください。
Pydroidでは動かないのだが、PCではどうだろうか？
