CT 扫描的 3D 图像分类-预测肺炎的存在

介绍

此示例将展示构建 3D 卷积神经网络 (CNN) 所需的步骤,以预测计算机断层扫描 (CT) 扫描中是否存在病毒性肺炎。2D CNN 通常用于处理 RGB 图像(3 通道)。3D CNN 就是 3D 的等价物:它以 3D 体积或一系列 2D 帧(例如 CT 扫描中的切片)作为输入,3D CNN 是学习体积数据表示的强大模型。

设置

import os
import zipfile
import numpy as np
import tensorflow as tf

from tensorflow import keras
from tensorflow.keras import layers

你可能感兴趣的:(深度学习开发实践系列,分类,数据挖掘,人工智能,3d,机器学习,python)