X射线肺炎图像的检测（Detecting Pneumonia in X-Ray Image）
灵感 ：利用CNN网络从医学图像中检测和分类人类疾病的自动化方法。
在开始分析之前
如下图为随机的两张正常的X射线图片
下面的是患有肺炎的X射线图
对于普通用户而言，在没有任何医疗背景的情况下难以准确判断是否患有肺炎。若采用基于CNN网络的图像分类方法，则能够在一定程度上降低医生诊断肺炎患者的劳动强度。
本次数据集被划分为三个文件夹（train、test、val），其中val文件夹直接用于程序验证。每个文件夹下都包含对应影像分类的子文件夹。该数据集包含了5,863张JPEG格式的X射线影像，并划分为肺部病变与正常的两个类别。
相应的代码实现如下：
import numpy as np
from tensorflow.python import keras
from keras import layers
from keras.models import Model, Sequential
from keras.optimizers import Adam
from keras.preprocessing.image import ImageDataGenerator
from sklearn.metrics import classification_report, confusion_matrix
from mlxtend.plotting import plot_confusion_matrix
import matplotlib.pyplot as plt
代码解读引入所需的库，并使用Keras这一主要工具包来构建卷积神经网络（CNN）模型架构、配置优化器以及定义损失函数等关键组件（Keras官方文档：https://keras-cn.readthedocs.io/en/latest/)。
设置训练数据和测试数据文件夹路径。如果需要划分验证数据，则可以同时设置验证数据文件夹路径；本次实验中由于没有额外的数据需求，则直接采用了测试数据作为验证数据。
train_dir = "D:\ X-Picture\ chest_xray\ train\ "
test_dir = "D:\ X-Picture\ chest_xray\ test\ "
#可以使用print(os.listdir(train_dir))读取目录下的文件
#create variable
image_size = 150
batch_size = 50
nb_classes = 2
#使用ImageDataGenerator进行图片预处理,作为图片生成器，
train_datagen = ImageDataGerator(rescal = 1./255,#像素点的转换和表示，所有的颜色都在1到255之间。
width_shift_range=0.1, #数据提升时图片水平偏移的幅度
shear_range = 0.2，#设置剪切长度
height_shift_range=0.1,#数据提升时图片竖直偏移的幅度
horizontal_flip = True,
fill_mode ='nearest')#超出边界的点将根据本参数给定的方法进行处理,一般给定的有有‘constant’，‘nearest’，‘reflect’或‘wrap。
test-datagen =ImageDateGenerator(1./255)
#使用flom_from_directory()函数进行数据处理，生成经过数据提升/归一化后的数据，在一个无限循环中不断产生batch数据。
train_datagen = train_datagen.flow_from_directory(train_dir,
target_size=(image_size,image_size),
batch_size=batch_size,
class_mode='categorical')#class_mode为categorical", "binary", "sparse"或None之一，决定了返回的标签的数组形式，categorical返回的是one-hot编码标签。
test_datagen = test_datagen.flow_from_directory(test_dir,
target_size(image_size,image_size),
batch_size =batch_size,
class_mode='categorical')
#定义步数
train_steps = train_datagen.samples//batch_size
test_steps = test_datagen.samples//batch_size
#val_steps = val_datagen.samples//batch_size 如果不调用测试集，可以自己建立一个验证集
代码解读2 、训练模型的搭建，使用keras模块的函数式模型搭建，代码如下
#create model
#为了增加程序和模型的兼容能力，可以加入判断，规定输入image_input 的shape类型
if K.image_data_format()=='channels_first':
input_shape =(3,img_width,img_height)
else:
input_shape =(img_width,img_height,3)
img_input = layers.Input(shape=(image_size,image_size,3))
x = layers.Conv2D(32,3,activation='relu')(img_input)
x = layers.MaxPooling2D(2)(x)
x = layers.Conv2D(64,3,activation='relu')(x)
x = layers.MaxPooling2D(2)(x)
x = layers.Conv2D(64,3,activation='relu')(x)
x = layers.MaxPooling2D(2)(x)
x = layers.Flatten()(x)#多维输入一维化
x = layers.Dense(128,activation='sigmoid')(x)
x = layers.Dropout(0.5)(x)#按一定的概率随机断开输入神经云，防止过拟合
output = layers.Dense(2,activation='softmax')(x)
model= Model(img_input,output)
#给模型定义相应的参数
model.compile(loss='categorical_crossentropy', #多类的对数损失，注意使用该目标函数时，需要将标签转化为形如(nb_samples, nb_classes)的二值序列
optimizer =Adam(lr=0.0001),
metrics = ['acc'] ) #指标列表metrics：对分类问题，我们一般将该列表设置为metrics=['accuracy']。
epochs = 20 #设置相应的训练迭代次数
#训练模型
history =model.fit_generator(train_datagen,
steps_per_epoch=train_steps,
epochs=epochs,
validation_data=test_datagen,
validation_steps=test_steps )
代码解读通过调用fit函数对模型进行训练，在每一次循环中从中提取50张图片用于模型更新。整个迭代过程将完成二十次迭代周期，并在每一步中输出当前的损失值和准确率指标作为监控指标。
随着迭代次数的提升，在训练过程中损失函数值（loss）逐步降低，在验证过程中准确率（acc）逐步提高。通过调用plt库进行绘图能够更好地理解模型的收敛过程及其性能变化规律。代码实现见下文：
acc = history.history['acc']
val_acc = history.history['val_acc']
loss = history.history['loss']
val_loss = history.history['val_loss']
epochs_range = range(1, epochs + 1)
plt.figure(figsize=(8,4))
plt.plot(epochs_range, acc, label='Train Set')
plt.plot(epochs_range, val_acc, label='Test Set')
plt.legend(loc="best")
plt.xlabel('Epochs')
plt.title('Model Accuracy')
plt.show()
plt.figure(figsize=(8,4))
plt.plot(epochs_range, loss, label='Train Set')
plt.plot(epochs_range, val_loss, label='Test Set')
plt.legend(loc="best")
plt.xlabel('Epochs')
plt.title('Model Loss'))
plt.show()
代码解读得到的图像规律变化如下：
经过多次训练循环后（系统的正确率持续提高），在第20步之后达到95%；然而，在经历了更多的训练步骤之后（验证集的表现逐渐下降）。
loss函数变化规律如下：
随着训练过程的进行，在训练集中定义的损失函数值持续下降。然而，在验证集中观察到的损失函数值并未发生变化，并且出现了上升的趋势。由此可见，即便在模型中引入了dropout层来辅助优化，仍然不可避免地会导致模型过拟合。这可能与训练集中样本数量不足有关，并且normal类别和pneumonia类别的样本数量失衡可能是导致这一现象的原因之一。
4
注
Y_pred = model.predict_generator(test_datagen,test_steps+1)
y_pred = np.argmax(Y_pred,axis=1)
CM =confusion_matrix(test_datagen.classes,y_pred)
print("CM:",CM)
pneumonia_precision= CM[1][1] / (CM[1][0]+CM[1][1])
print("pnuemonia_precision:",pneumonia_precision)
pnuemonia_recall = CM[1][1] / (CM[1][1]+CM[0][1])
print('pnuemonia_recall:',pnuemonia_recall)
accuracy = (CM[0][0]+CM[1][1])/(CM[0][0]+CM[0][1]+CM[1][0]+CM[1][1])
#target_names = ['Normal', 'Pneumonia']
#print(classification_report(test_datagen.classes, #y_pred, target_names=target_names))
代码解读输出结果如下：
CM=[ [ 163 71 ]
[ 18 342 ]]
Pnuemonia_pricision = 0.95
Pnuemonia_recall =0.82
Accuracy = 0.81
根据相应的结果可以知道，模型整体的平均准确率较低，但是模型本身的目的主要是追求Pneumonia的精确率，Pneumonia的精确率达到了0.88。
参考网站：https://www.kaggle.com/paultimothymooney/chest-xray-pneumonia
致谢：
Data：https://data.mendeley.com/datasets/rscbjbr9sj/2
License：CC BY 4.0
该研究提出的方法已在实验条件下展现出显著效果，并在Cell杂志上发表详细报告