21、智能医疗：多疾病感染预测与检测技术解析

智能医疗：多疾病感染预测与检测技术解析

1. 医疗数据与图像可视化

在医疗数据分析中，利用机器学习技术对现有医疗数据进行可视化是重要的一步。这里使用 Python 结合 matplotlib 库来展示正常人和肺炎患者的胸部 X 光图像。通过机器学习技术可以观察到，正常人和肺炎患者的 X 光图像存在明显差异。以下是实现该功能的 Python 代码示例：

# 此处为展示 X 光图像的代码
import matplotlib.pyplot as plt

# 假设这里有加载正常和肺炎患者 X 光图像的代码
# 例如：
# normal_image = load_normal_image()
# pneumonia_image = load_pneumonia_image()

# 显示正常图像
plt.subplot(1, 2, 1)
plt.imshow(normal_image)
plt.title('Normal Chest X-ray')

# 显示肺炎图像
plt.subplot(1, 2, 2)
plt.imshow(pneumonia_image)
plt.title('Pneumonia Chest X-ray')

plt.show()

2. 定义检查点和层

在实验设置中，需要定义检查点和层来优化代码。使用 Reduce LR On Plateau 和 Model Check point 这两个回调函数，具体如下：
- Reduce LR On Plat