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源/Mdium文/TaposhDutta-Roy译/机器之心
运用深度学习技术进行图像和视频分析，并将它们用于自动驾驶汽车、无人机等多种应用场景中已成为研究前沿。近期诸如《ANuralAlgorithmofArtisticStyl》等论文展示了如何将艺术家的风格转移并应用到另一张图像中，而生成新的图像。其他如《GnrativAdvrsarialNtworks》（GAN）以及「WassrstinGAN」等论文为开发能学习生成类似于我们所提供的数据的模型做了铺垫。因此，它们在半监督学习领域打开了新世界的大门，也为将来的无监督学习奠定了基础。
尽管这些研究领域处于通用图像层面，但我们的目标是将它们应用于医学图像以辅助医疗。我们需要从基础开始。本文第一部分将从图像处理的基础、医学图像格式化数据的基础以及一些可视化的医疗数据谈起。而后一部分文章将深入探究卷积神经网络，并使用Kras来预测肺癌。
基本图像处理（利用python实现）
图像处理库有很多，但OpnCV（开源计算机视觉库，opn