Hieronder volgt een gedetailleerde architectuurbeschrijving voor een convolutioneel neuraal netwerk (CNN) gericht op medische beeldherkenning van longfoto's, inclusief de structuur, optimalisatiestrategieën en methoden voor data-augmentatie en regularisatie. **Architectuuromschrijving** 1. **Invoerlaag** - Formaat: Bijvoorbeeld 224x224 pixels, 3 kanalen (RGB) of 1 kanaal (grijswaarden), afhankelijk van de dataset. - Normaliseer pixelwaarden naar [0,1] of [-1,1]. 2. **Convolutielagen + Activatiefuncties** Gebruik meerdere conv-blokken om complexe kenmerken te leren: | Laag | Type | Filters | Kernel Size | Stride | Padding | Activatie | Opmerkingen | |---------|--------|--------------|----------------|---------|-----------|--------------|--------------| | 1 | Conv2D | 32 | 3x3 | 1 | 'same' | ReLU | Basislaag, eerste kenmerken | | 2 | Conv2D | 32 | 3x3 | 1 | 'same' | ReLU | Verdere feature extracting | | 3 | MaxPooling2D | - | 2x2 | 2 | - | - | Verkleint ruimtelijke dimensies | | 4 | Conv2D | 64 | 3x3 | 1 | 'same' | ReLU | Complexere features | | 5 | Conv2D | 64 | 3x3 | 1 | 'same' | ReLU | Verdere verfijning | | 6 | MaxPooling2D | - | 2x2 | 2 | - | - | Verkleint verdere dimensies | | 7 | Conv2D | 128 | 3x3 | 1 | 'same' | ReLU | Diepere kenmerken | | 8 | Conv2D | 128 | 3x3 | 1 | 'same' | ReLU | Meer abstracte kenmerken | | 9 | MaxPooling2D | - | 2x2 | 2 | - | - | Verdere verkleining | 3. **Flatten en Fully connected lagen** - Flatten laag om feature maps om te zetten naar vectoren. - Dense laag 1: 256 neuronen, ReLU. - Dropout (bijvoorbeeld 0.5) om overfitting te verminderen. - Dense laag 2: Aantal klassen (bijvoorbeeld 2 voor gezond/ziek), softmax activatie. 4. **Regularisatie en optimalisatiestrategieën** - Dropout in fully connected lagen. - Batch Normalization na convolutielagen voor snellere convergentie en stabiliteit. - Gebruik van Adam optimizer met een leersnelheid van 1e-4 of 1e-5. - Lossfunctie: categorical_crossentropy voor multi-klassen, of binary_crossentropy voor tweeklassen. **Data-augmentatie technieken** - Rotatie: 0-20 graden, afhankelijk van anatomische variaties. - Horizontale en verticale flips, indien anatomisch acceptabel. - Schaling: vergroten/verkleinen binnen een bereik (bijvoorbeeld 0.8x tot 1.2x). - Translatie: kleine verschuivingen in x en y. - Contrast- en helderheidsaanpassingen voor robuustheid. - Elastic deformation voor realistische vervormingen, mits correct toegepast. **Aanvullende methoden voor verbetering** - Transfer learning: gebruik een voorgetrainde CNN zoals ResNet50 of DenseNet, en fine-tune op je medische dataset. - Gebruik van gesuperviseerde of semi-superviseerde leermethoden indien data beperkt is. - Cross-validatie om overfitting te detecteren en hyperparameters te optimaliseren. - Gebruik van evaluatiestatistieken zoals ROC-AUC, sensitiviteit en specificiteit, essentieel in medische context. **Samenvatting** Deze architectuur combineert diepte met regularisatie en data-augmentatie voor een robuust model dat geschikt is voor het herkennen van longpathologieën in medische beelden. Het gebruik van transfer learning en uitgebreide augmentatietechnieken kan de nauwkeurigheid verder optimaliseren in de context van beperkte datasets en hoge eisen aan precisie.