背景介绍

        中药炮制是根据中医药理论，依照临床用药需求，通过调剂和制剂要求，将中药材制备成中药饮片的过程。老百姓日常使用的中药饮片，是中药炮制技术的成果。中药炮制过程中，尤其是涉及到水火处理时，必须注重“程度适中”。如果炮制火候不足，则无法发挥最好的药效；而火候过度则会使药效丧失。因此，判断炮制程度的准确性直接影响中药的质量和疗效。

        传统上，中药炮制程度主要依赖于经验丰富的老药工判断。然而，随着老药工的减少，经验传承面临挑战。人工智能的兴起为这一问题提供了解决方案，通过图像分类技术，尤其是使用深度学习中的ResNet50模型，我们能够有效判断饮片的炮制状态，智能化再现药工的经验。

ResNet50网络简介

        ResNet50网络由何恺明等人在2015年提出，是ILSVRC 2015年图像分类竞赛的冠军模型。传统的卷积神经网络随着层数加深会出现退化问题，而ResNet网络通过引入残差结构，成功训练了数百甚至上千层的深度神经网络。ResNet50则是基于Bottleneck残差块的50层深度网络，在多种图像分类任务中展现了优异的性能。

准备阶段

配置实验环境

        本实验基于MindSpore框架和华为Ascend平台进行。以下是环境配置的必要步骤：

!pip install mindspore==2.3.0

数据集介绍

        我们使用的中药炮制饮片数据集由成都中医药大学提供，包含三类药材（蒲黄、山楂、王不留行）的不同炮制程度图片：生品、不及、适中、太过。每种状态下包含500张图片，总共12类5000张图像。

数据预处理

        我们将原始4K的图片缩放到1000x1000像素，以适应ResNet50的输入需求。

from PIL import Image
import osdef resize_images(data_dir, target_size=(1000, 1000)):for root, dirs, files in os.walk(data_dir):for file in files:if file.endswith('.jpg'):img = Image.open(os.path.join(root, file))img = img.resize(target_size)img.save(os.path.join(root, file))resize_images('dataset/zhongyiyao/')

数据加载与划分

        为了训练和验证模型，我们将数据集分为训练集、验证集和测试集。通过使用sklearn中的train_test_split函数，我们将数据按比例分配，并保证每类样本均匀分布。

from sklearn.model_selection import train_test_splitdef split_dataset(data_dir):classes = os.listdir(data_dir)for class_name in classes:images = os.listdir(os.path.join(data_dir, class_name))train, test = train_test_split(images, test_size=0.2, random_state=42)# 进一步划分验证集train, val = train_test_split(train, test_size=0.2, random_state=42)# 保存划分后的数据# ...split_dataset('dataset1/zhongyiyao/')

ResNet50模型构建

        在处理完数据后，我们选择了ResNet50作为基础网络，并对其进行微调。我们将最后的全连接层调整为输出12个类别，以适应中药饮片的分类任务。

from mindspore import nn
from mindspore import Modeldef build_resnet50(num_classes=12):network = resnet50(pretrained=True)in_channels = network.fc.in_channelsnetwork.fc = nn.Dense(in_channels, num_classes)return networknetwork = build_resnet50()

数据加载函数定义

        为了训练模型，我们需要定义一个数据加载器。此函数加载图片并执行图像增强等预处理步骤。

from mindspore.dataset import GeneratorDataset
import mindspore.dataset.vision as vision
import mindspore.dataset.transforms as transforms
from mindspore import dtype as mstypeclass Iterable:def __init__(self,data_path):self._data = []self._label = []if data_path.endswith(('JPG','jpg','png','PNG')):# 用作推理，所以没有labelimage = Image.open(data_path)self._data.append(image)self._label.append(0)else:classes = os.listdir(data_path)if '.ipynb_checkpoints' in classes:classes.remove('.ipynb_checkpoints')for (i,class_name) in enumerate(classes):new_path =  data_path+"/"+class_namefor image_name in os.listdir(new_path):try:image = Image.open(new_path + "/" + image_name)self._data.append(image)self._label.append(i)except:passdef __getitem__(self, index):return self._data[index], self._label[index]def __len__(self):return len(self._data)def create_dataset_zhongyao(dataset_dir,usage,resize,batch_size,workers):data = Iterable(dataset_dir)data_set = GeneratorDataset(data,column_names=['image','label'])trans = []if usage == "train":trans += [vision.RandomCrop(700, (4, 4, 4, 4)),vision.RandomHorizontalFlip(prob=0.5)]trans += [vision.Resize((resize,resize)),vision.Rescale(1.0 / 255.0, 0.0),vision.Normalize([0.4914, 0.4822, 0.4465], [0.2023, 0.1994, 0.2010]),vision.HWC2CHW()]target_trans = transforms.TypeCast(mstype.int32)data_set = data_set.map(operations=trans,input_columns='image',num_parallel_workers=workers)data_set = data_set.map(operations=target_trans,input_columns='label',num_parallel_workers=workers)data_set = data_set.batch(batch_size,drop_remainder=True)return data_set

模型训练

      我们采用交叉熵作为损失函数，Momentum优化器进行模型参数优化。通过MindSpore的Model接口进行训练。

from mindspore import Model
from mindspore import nnloss_fn = nn.SoftmaxCrossEntropyWithLogits(sparse=True)
optimizer = nn.Momentum(network.trainable_params(), learning_rate=0.001, momentum=0.9)
model = Model(network, loss_fn=loss_fn, optimizer=optimizer, metrics={"accuracy"})dataset_train = create_dataset_zhongyao('dataset1/zhongyiyao/train', 'train', 224, 32, 4)
dataset_val = create_dataset_zhongyao('dataset1/zhongyiyao/valid', 'valid', 224, 32, 4)model.train(epochs=50, train_dataset=dataset_train, valid_dataset=dataset_val)

模型评估与推理

        在训练过程中，我们可以实时评估模型的性能，并保存训练效果最好的模型。

from mindspore import save_checkpoint, load_checkpoint, load_param_into_netdef evaluate_and_save_best_model(model, dataset_val, best_ckpt_path):best_acc = 0for epoch in range(50):acc = model.eval(dataset_val, dataset_sink_mode=False)['accuracy']print(f"Epoch {epoch}, Accuracy: {acc}")if acc > best_acc:best_acc = accsave_checkpoint(network, best_ckpt_path)print("Best model saved.")evaluate_and_save_best_model(model, dataset_val, 'best_model.ckpt')

        推理部分代码如下，加载训练好的最佳模型，并对新的图片进行分类：

best_ckpt_path = 'best_model.ckpt'
net = resnet50(num_classes=12)
param_dict = load_checkpoint(best_ckpt_path)
load_param_into_net(net, param_dict)
model = Model(net)def predict_one(input_img):dataset_one = create_dataset_zhongyao(input_img, 'test', 224, 1, 1)data = next(dataset_one.create_tuple_iterator())output = model.predict(ms.Tensor(data[0]))pred = output.asnumpy().argmax(axis=1)return predprint(predict_one('dataset1/zhongyiyao/test/sz_tg/IMG_0001.JPG'))

结果可视化

        我们可以通过可视化训练过程中准确率和损失的变化，直观展示模型的训练效果。

import matplotlib.pyplot as pltdef plot_training_results(acc_list, loss_list):epochs = range(1, len(acc_list) + 1)plt.subplot(1, 2, 1)plt.plot(epochs, acc_list, label="Accuracy")plt.title("Accuracy over Epochs")plt.subplot(1, 2, 2)plt.plot(epochs, loss_list, label="Loss")plt.title("Loss over Epochs")plt.show()plot_training_results(acc_list, loss_list)

结语

        通过本次实验，我们成功构建并应用了ResNet50模型，对中药炮制饮片的质量进行了精准的智能化分类判断。中药炮制作为中医药的重要组成部分，其炮制火候的判断历来依赖老药工的丰富经验。然而，随着人工智能技术的迅速发展，我们借助深度学习模型有效地实现了这一经验的传承和智能化，解决了传统经验判断可能失传的问题。通过数据集的准备、网络的构建、模型的训练与验证，我们发现ResNet50在中药饮片分类任务中展现了出色的表现，准确率极高，进一步验证了其在图像分类领域的优势。

        未来，我们将继续探索更多深度学习模型的应用与改进，优化网络结构和算法，进一步提升模型在多样化炮制饮片中的判断能力。同时，也将尝试引入其他先进的算法，例如Transformer等新兴模型，探索它们在中药智能化领域的应用潜力。希望在这个过程中，能够与大家一起不断学习和进步，共同推动中医药智能化发展的新前景，助力中药现代化与人工智能的深度融合，实现更广泛的创新应用。

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