使用卷积神经网络,构建图像分类模型检测肺

DeepHubIMBA作者

EunjooByeon在本篇文章中，我将概述如何使用卷积神经网络构建可靠的图像分类模型，以便从胸部x光图像中检测肺炎的存在。肺炎是一种常见的感染，它使肺部的气囊发炎，引起呼吸困难和发烧等症状。尽管肺炎并不难治疗，但及时诊断是至关重要的。如果没有适当的治疗，肺炎可能会致命，特别是在儿童和老年人中。胸部x光检查是诊断肺炎的一种负担得起的方法。开发一种能够可靠地根据x光图像对肺炎进行分类的模型，可以减轻需求高的地区医生的负担。数据Kermany和他在加州大学圣迭戈分校的同事们在使用深度学习的胸部x光和光学相干断层扫描的基础上，主动识别疾病。我们使用他们研究中提供的胸部x光图像作为我们的数据集。

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