# Pydroidでの肺癌画像診断AIアプリ開発
以下は、Pydroidで動作する肺癌画像診断AIアプリの基本的なtkinter GUIアプリケーションのコード例です。このコードは簡易的なデモンストレーション用で、実際のAIモデルを統合するには追加の開発が必要です。
```python
import tkinter as tk
from tkinter import filedialog, messagebox
from PIL import Image, ImageTk
import numpy as np
from io import BytesIO
import requests
class LungCancerDiagnosisApp:
def __init__(self, root):
self.root = root
self.root.title("肺癌画像診断AIアプリ")
self.root.geometry("800x600")
# 画像表示用の変数
self.image = None
self.display_image = None
# GUIコンポーネントの作成
self.create_widgets()
def create_widgets(self):
# 上部フレーム - タイトルと説明
top_frame = tk.Frame(self.root, padx=10, pady=10)
top_frame.pack(fill=tk.X)
title_label = tk.Label(top_frame, text="肺癌画像診断AI", font=("Helvetica", 16, "bold"))
title_label.pack()
desc_label = tk.Label(top_frame, text="CTスキャン画像をアップロードしてAI診断を行います", font=("Helvetica", 10))
desc_label.pack(pady=5)
# 中央フレーム - 画像表示と結果
center_frame = tk.Frame(self.root)
center_frame.pack(fill=tk.BOTH, expand=True, padx=10, pady=10)
# 画像表示エリア
self.image_label = tk.Label(center_frame, text="画像がここに表示されます",
relief=tk.SUNKEN, width=60, height=20)
self.image_label.pack(side=tk.LEFT, fill=tk.BOTH, expand=True, padx=5, pady=5)
# 結果表示エリア
result_frame = tk.Frame(center_frame, relief=tk.SUNKEN, bd=1)
result_frame.pack(side=tk.RIGHT, fill=tk.BOTH, expand=True, padx=5, pady=5)
result_title = tk.Label(result_frame, text="診断結果", font=("Helvetica", 12, "bold"))
result_title.pack(pady=5)
self.result_text = tk.Text(result_frame, height=10, width=30, state=tk.DISABLED)
self.result_text.pack(fill=tk.BOTH, expand=True, padx=5, pady=5)
# 下部フレーム - ボタン
bottom_frame = tk.Frame(self.root, padx=10, pady=10)
bottom_frame.pack(fill=tk.X)
load_btn = tk.Button(bottom_frame, text="画像を選択", command=self.load_image)
load_btn.pack(side=tk.LEFT, padx=5)
analyze_btn = tk.Button(bottom_frame, text="診断を実行", command=self.analyze_image)
analyze_btn.pack(side=tk.LEFT, padx=5)
clear_btn = tk.Button(bottom_frame, text="クリア", command=self.clear_all)
clear_btn.pack(side=tk.RIGHT, padx=5)
def load_image(self):
file_path = filedialog.askopenfilename(
title="画像を選択",
filetypes=[("画像ファイル", "*.png *.jpg *.jpeg *.bmp *.tif")]
)
if file_path:
try:
self.image = Image.open(file_path)
self.display_image = ImageTk.PhotoImage(self.image.resize((400, 400)))
self.image_label.config(image=self.display_image)
self.image_label.image = self.display_image
except Exception as e:
messagebox.showerror("エラー", f"画像の読み込みに失敗しました: {str(e)}")
def analyze_image(self):
if self.image is None:
messagebox.showwarning("警告", "まず画像を選択してください")
return
# ここで実際のAIモデルを呼び出す
# デモ用にランダムな結果を生成
import random
result = {
"確率": random.uniform(0, 1),
"診断": "陽性" if random.random() > 0.5 else "陰性",
"信頼度": f"{random.randint(70, 95)}%"
}
# 結果を表示
self.result_text.config(state=tk.NORMAL)
self.result_text.delete(1.0, tk.END)
self.result_text.insert(tk.END, "AI診断結果:
")
self.result_text.insert(tk.END, f"肺癌の確率: {result['確率']:.2f}
")
self.result_text.insert(tk.END, f"診断結果: {result['診断']}
")
self.result_text.insert(tk.END, f"信頼度: {result['信頼度']}
")
self.result_text.config(state=tk.DISABLED)
# 実際のアプリではここでAIモデルを呼び出す
# self.predict_with_model(self.image)
def predict_with_model(self, image):
"""
実際のAIモデルを使用して予測を行う関数
この部分は使用するAIモデルに合わせて実装する必要があります
"""
# 例: 画像をnumpy配列に変換
img_array = np.array(image)
# ここでモデルによる予測を実行
# prediction = model.predict(img_array)
# 結果を返す
pass
def clear_all(self):
self.image = None
self.display_image = None
self.image_label.config(image='', text="画像がここに表示されます")
self.result_text.config(state=tk.NORMAL)
self.result_text.delete(1.0, tk.END)
self.result_text.config(state=tk.DISABLED)
if __name__ == "__main__":
root = tk.Tk()
app = LungCancerDiagnosisApp(root)
root.mainloop()
```
## 実際のAIモデルを統合するには
上記コードはGUI部分のみで、実際のAI機能は含まれていません。本格的なアプリを作成するには以下の追加作業が必要です：
1. **AIモデルの準備**:
- TensorFlow LiteやONNX Runtimeなどのモバイル向けフレームワークでモデルを変換
- 事前に訓練された肺癌診断モデルを入手または開発
2. **モデルの統合**:
```python
# モデルロードの例 (TensorFlow Liteの場合)
import tensorflow as tf
class LungCancerDiagnosisApp:
def __init__(self, root):
# ...既存のコード...
self.model = self.load_model()
def load_model(self):
# モデルファイルをアプリにバンドルする
interpreter = tf.lite.Interpreter(model_path="model.tflite")
interpreter.allocate_tensors()
return interpreter
def predict_with_model(self, image):
# 画像をモデル入力用に前処理
img_array = preprocess_image(image)
# 推論を実行
input_details = self.model.get_input_details()
output_details = self.model.get_output_details()
self.model.set_tensor(input_details[0]['index'], img_array)
self.model.invoke()
prediction = self.model.get_tensor(output_details[0]['index'])
return prediction
```
3. **Pydroidでの制約に対処**:
- モデルファイルを適切な場所に配置
- 必要なPythonパッケージをPydroidにインストール
- メモリ使用量に注意
## 注意点
- 医療用AIアプリケーションは規制対象となる場合があります
- 実際の診断には使用せず、あくまで補助ツールとして扱う必要があります
- モデルの精度と信頼性を十分に検証する必要があります
このコードを出発点として、実際のAIモデルを統合し、機能を拡張していくことができます。
