Python实现基于CNN的肺结核检测算法

Python实现基于CNN的肺结核检测算法

在医学领域，肺结核是常见的危险疾病之一。传统的肺结核诊断方法需要经验丰富的医生来判断，但是由于各种原因，医生的判断并不总是准确的。因此，在这篇文章中，我们将介绍如何使用CNN模型来检测肺X光片中是否存在肺结核。

首先，我们需要收集肺X光片图像数据。Kaggle是一个很好的来源，你可以在那里找到大量的肺X光片数据集。为了训练CNN模型需要对数据进行预处理。预处理的主要目的是使所有图像的尺寸一致，并将它们转换为相同的颜色空间。我们可以使用Python的OpenCV库进行预处理。

import cv2
import numpy as np
import os

# 图像缩放大小
IMG_SIZE = 50

def create_data(data_dir):
    data = []
    for category in os.listdir(data_dir):
        folder_path = os.path.join(data_dir, category)
        for img in os.listdir(folder_path):
            img_path = os.path.join(folder_path, img)
            # 将图像读取为灰度图像
            img_array = cv2.imread(img_path, cv2.IMREAD_GRAYSCALE)
            # 将图像大小调整为 IMG_SIZE x