15、卷积神经网络（CNN）在肺炎检测中的应用

卷积神经网络（CNN）在肺炎检测中的应用

1. CNN 工作原理概述

CNN 通常由卷积层、池化层和全连接的多层感知机（MLP）层交替组成。在深入了解 CNN 如何用于肺炎检测之前，我们先了解一下图像是如何被计算机处理以及卷积和池化的基本概念。

1.1 图像的张量表示

计算机将黑白图像视为二维矩阵，而彩色图像则用三维张量表示，即由多个二维矩阵堆叠而成，每个二维矩阵代表一个颜色通道。

1.2 卷积过程

卷积是从图像中提取重要特征的过程，其步骤如下：
1. 定义卷积核 ：将图像划分为大小为 $k×k$ 像素的网格，这个网格被称为卷积核，用 $k×k$ 矩阵表示。
2. 定义滤波器 ：定义一个或多个与卷积核尺寸相同的滤波器。
3. 特征值计算 ：从二维矩阵的左上角开始，取一个通道的第一个卷积核，与第一个滤波器进行逐元素相乘，然后将相乘结果相加。对其他通道执行相同操作，并将所有通道的结果求和，得到一个新特征的像素值。例如：
- 通道 1 输出：$0×(-1) + 0×(-1) + 0×1 + 0×1 + 2×1 + 1×0 + 0×0 + 0×(-1) + 1×(-1) = 2$
- 通道 2 输出：$0×0 + 0×0 + 0×(-1) + 0×1 + 2×1 + 0×0 + 0×(-1) + 2×(-1) + 0×1 = 0$
- 通道 3 输出：$0×0 + 0×0 + 0×1 + 0×0 + 0×0 + 2×0 + 0×0 + 2×0 + 2×1 = 1$