4、基于卷积神经网络的肺部X光图像分类

基于卷积神经网络的肺部X光图像分类

1. 图像分类概述

图像分类是计算机视觉领域中最基础且强大的概念之一，它涉及将对象通过名称进行识别的过程。在数据科学的各个方面，我们都会遇到需要进行分类的问题，比如判断手机中的图片是山脉还是海洋，是鸟类还是狗。计算机视觉模型进行分类的过程通常包括以下几个步骤：
1. 检测边缘
2. 检测梯度
3. 识别纹理
4. 识别模式
5. 形成对象的部分

模型需要将图像中的特定对象与名称关联起来，这通过结构化的知识提取机制，然后为决策过程重新生成输入来实现。

2. 问题定义

我们将使用计算机视觉建模技术对肺部X光图像进行分类，判断肺部是否患有肺炎。由于这是一个医疗保健问题，最好让模型进行过度预测。我们需要以最高的准确率进行预测，尽可能达到接近100%的召回率，同时也要有较高的精确率。必须确保诊断出任何可能的感染病例，不能因为细微差别而将感染的肺部误分类为健康。通常可以使用Softmax对数来确定预测结果，而不是使用Softmax函数来决定类别，这是基于对数据的经验以及模型的行为做出的关键决策。

图像分类问题的一个主要挑战是缺乏适当标注的数据。卷积神经网络进行图像分类有助于多个下游任务。在某些数据上训练的模型可以用于微调其他相似数据，并用于预测目的。虽然有多个开源图像存储库，但在大多数工业应用中，它们只是一个起点，我们还需要使用特定任务的图像。

3. 方法概述

我们将使用卷积神经网络来解决这个分类问题，并尝试不同的处理方式，以检查是否能获得更高的准确率和稳定的结果。该方法包括以下步骤：
1. 从源下载数据并将其