卷积神经网络（CNN）在医学图像中的应用研究

1. 引言

卷积神经网络（CNN）作为深度学习中的一种重要网络结构，已经在图像分类、目标检测等任务中取得了显著的成绩。在医学图像领域，CNN的应用也正逐渐改变传统的诊断方式。通过自动提取图像特征，CNN能够帮助医生更准确地进行疾病诊断。本文将探讨CNN在医学图像中的应用，重点包括图像分类、分割和检测任务，并提供相关代码示例。

2. 卷积神经网络（CNN）概述

卷积神经网络由多个卷积层、池化层和全连接层组成。其主要特点是能够自动提取图像特征，并通过深层网络进行分类或回归。CNN的基本结构如下图所示：

卷积层：负责特征提取。

池化层：减少特征图的维度。

全连接层：进行最终分类或回归任务。

3. 医学图像分类

医学图像分类任务旨在将图像分类为不同的疾病或状态。我们以乳腺癌影像的分类为例，使用CNN进行训练和测试。

3.1 数据准备

我们使用Kaggle的乳腺癌数据集进行实验。可以通过以下代码加载数据集