基于Keras的神经网络实现肺炎X光片识别

在医学领域，通过肺部X光片来诊断肺炎是一项重要的任务。近年来，深度学习技术在医学影像分析中取得了显著的进展。本文将介绍如何使用Keras库构建一个神经网络模型，来实现肺炎X光片的自动识别。

首先，我们需要准备训练数据集和测试数据集。数据集应包含两个类别：正常（无肺炎）和肺炎。每个样本都是一张肺部X光片图像。可以从公开的医学图像数据库中获取这些数据集，例如Kaggle上的"Chest X-Ray Images (Pneumonia)"数据集。

接下来，我们需要导入所需的Python库，包括Keras、NumPy和Matplotlib。Keras是一个高级神经网络API，它可以在底层使用不同的深度学习框架，如TensorFlow或Theano。

import numpy as np
from keras.models import Sequential
from keras.