使用CNN模型进行肺部X光图像中结核病（TB）的检测

使用CNN模型进行肺部X光图像中结核病（TB）的检测

肺结核（TB）是一种由结核分枝杆菌引起的传染病，主要通过空气传播。通过早期的诊断和治疗，可以大大减少其传播和严重后果。医学影像技术，如X光片，可以在TB的早期阶段提供重要的诊断线索。在本文中，我们将使用卷积神经网络（CNN）模型来检测肺部X光图像中是否存在TB。

首先，我们需要准备用于训练和测试的数据集。可以使用公开可用的肺部X光图像数据集，其中包含正常肺部图像和TB感染的肺部图像。确保数据集中的图像经过正确的标注，以便我们可以用于监督学习任务。

接下来，我们将使用Python和深度学习库来构建CNN模型。我们将使用Keras库，它是一个高级神经网络API，可以方便地构建和训练深度学习模型。

首先，我们需要导入必要的库和模块：

import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt