基于深度学习CNN模型的肺癌检测系统设计与实现

湖南商务职业技术学院毕业设计

目录

1引言...........................................................................................................................1

1.1项目背景和意义.............................................................................................1

1.2项目目标.........................................................................................................1

2相关技术与工具介绍...............................................................................................2

2.1CNN模型概述...............................................................................................2

2.2分类识别技术.................................................................................................2

2.3Flask框架介绍...............................................................................................3

2.4开发环境与工具.............................................................................................4

2.4.1Python简介..........................................................................................4

2.4.2PyCharm简介......................................................................................5

2.4.3第三方库简介......................................................................................5

2.4.4Keras框架............................................................................................5

3方法设计与实现.......................................................................................................6

3.1数据集收集与预处理.....................................................................................6

3.1.1数据集的获取......................................................................................6

3.1.2数据集预处理......................................................................................7

3.2深度学习模型选择与设计.............................................................................9

3.2.1深度学习模型选择..............................................................................9

3.2.2模型设计............................................................................................10

3.3模型的编译与训练.......................................................................................12

3.4模型的评估与优化.......................................................................................13

3.4.1模型的评估........................................................................................13

3.4.2模型的优化........................................................................................15

3.5前端设计与实现...........................................................................................15

3.5.1系统前端设计....................................................................................15

3.5.2设计效果展示及分析........................................................................16

4小结.........................................................................................................................17

I

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参考资料........................................................................................................................18

II

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基于深度学习CNN模型的肺癌检测系统设计

1引言

1.1项目背景和意义

肺癌是全球范围内最常见的恶性肿瘤之一，早期发现和诊断对于治疗和生

存率至关重要。然而，由于肺癌病灶通常较小且难以察觉，传统的肺癌检测方

法存在一定的局限性。深度学习技术具备强大的模式识别和特征提取能力，基

于对肺癌早期诊断和治疗的需求，可以通过对大量医学影像数据进行学习和训

练，从而识别和分析肺部图像中的异常病灶。利用深度学习算法，可以快速、

准确地检测和定位肺部肿瘤，提高早期肺癌的诊断率和准确性。

设计基于深度学习的肺癌检测系统需考虑医学影像数据的特点和难点，同

时结合医学专业知识和临床经验。通过构建合适的神经网络结构和优化算法，

可以实现对肺部影像进行自动分析和诊断，并提供辅助决策的信息。这对于医

生在肺癌筛查、诊断和治疗过程中的决策支持具有重要意义，有助于提高肺癌

的早期发现和治疗效果。

1.2项目目标

传统的肺癌检测方法需要医生耗费大量时间和精力进行影像分析和诊断，

而基于深度学习的系统可以大大缩短诊断时间，提高工作效率。基于深度学习

的肺癌检测系统旨在通过深度学习算法对大量肺部影像数据进行学习和训练，

实现对肺部图像中的异常病灶进行准确的检测和定位。系统能够识别出潜在的

肺癌病灶，并排除其他非肺癌病变，从而提高肺癌的诊断准确率。系统能够自

动分析和诊断肺部影像的系统，减少医生的主观判断和繁重的工作量。系统可

以从肺部CT扫描或X射线等影像中提取关键信息，并生成诊断结果，为医生

提供辅助决策的依据，从而快速地处理大量肺部影像数据，并及时给出诊断结

果，有助于早期发现和治疗肺癌。同时帮助医生更好地理解和解释诊断结果，

做出更准确的临床决策。

基于深度学习模型的肺癌检测中的目的是通过提高检测的准确性、效率和

早期发现率，为患者提供个性化治疗方案，辅助医生决策，并促进医学研究的

进展，从而提高肺癌患者的生存率和生活质量。

综上所述，基于深度学习的肺癌检测系统的设计是为了提高准确性、实现

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自动化、加速诊断速度，并为医生提供决策支持，以提高肺癌的早期诊断和治

疗效果。

2相关技术与工具介绍

2.1CNN模型概述

卷积神经网络（CNN）是一种深度学习模型，主要用于处理图像数据。它

通过模拟人类视觉皮层对图像的处理机制，能够自动从图像中学习到有用的特

征。CNN的核心是卷积层，该层由一系列可学习的滤波器（或称为卷积核）组

成，这些滤波器在训练过程中自动调整以识别图像中的特定模式。CNN通常由

多个卷积层和池化层堆叠而成，卷积层用于提取图像的局部特征，而池化层则

用于降低特征的空间维度，同时增加对图像变形的不变性。在卷积层和池化层

之后，网络通常包含一个或多个全连接层，用于将学习到的特征映射到最终的

输出，如分类标签。

CNN的一个显著特点是其能够自动并逐层抽象图像特征。在较低层次，网

络可能捕捉到简单的特征，如线条和角点；而在较高层次，网络能够识别更复

杂的模式，如物体的部分或整体。此外，CNN可以设计为具有不同的架构以适

应特定的任务，如图像分类、目标检测、语义分割等。CNN的训练涉及大量的

图像数据和反向传播算法，这使得模型能够自动从数据中学习到识别图像内容

所需的特征。CNN在图像处理领域取得了巨大的成功，包括在ImageNet竞赛

中连续多年获得冠军，证明了其在图像识别任务中的优越性能。

可以看出，CNN是一种强大的图像处理工具，它通过利用卷积层的局部感

受野和平移不变性，以及池化层的降维和不变性，为图像识别和分类任务提供

了一个强大的解决方案。随着深度学习技术的不断发展，CNN已经成为计算机

视觉领域不可或缺的一部分。

2.2分类识别技术

分类识别技术是人工智能和机器学习领域的核心组成部分，它涉及将数据

分配到预先定义的类别中。这项技术广泛应用于从图像识别和语音识别到自然

语言处理和情感分析等多种应用中。分类识别的目标是创建一个模型，该模型

能够根据输入数据的特征，准确地预测或确定其所属的类别。

在图像分类中，深度学习模型如卷积神经网络（CNN）通过学习图像的层

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次性特征来进行识别，从简单的边缘和纹理到复杂的形状和对象。语音识别则

通常利用声学特征和语言模型来识别和转换人类语音为文本。而在文本分类中，

诸如N-gram模型、词嵌入或变换器（Transformer）模型等技术被用来理解和处

理语言数据，以识别情感、主题或文档的类别。分类识别系统的性能通常通过

准确率、召回率和F1分数等指标来评估，这些指标衡量模型在预测正类和负类

上的能力。为了提高性能，这些系统可能会采用各种技术，如特征工程、模型

融合、集成学习或迁移学习。

训练分类识别模型通常需要大量的标注数据，这些数据用于监督学习，即

模型通过比较预测结果和真实标签来学习。然而，随着深度学习的发展，一些

模型也能从非标注数据中学习，这在标注资源有限的情况下尤其有用。

分类识别技术正变得越来越精准，其应用也在不断扩展，从个人助手和推

荐系统到复杂的医疗诊断和安全监控系统。随着技术的进步和数据量的增加，

未来分类识别技术有望在更多领域实现突破，解决更加复杂和精细的问题。

2.3Flask框架介绍

Flask是一个轻量级的Web应用框架，用于快速构建Web应用程序。它基

于Python编程语言，设计简洁，易于上手，同时也具备扩展性，适用于小型

到大型的Web应用开发。

Flask是一个简洁且易于学习的框架，核心功能基本保持在一个文件中，不

依赖外部工具或库。Flask不会强加任何特定的工具或库，允许开发者按需选择

数据库、模板引擎等组件，保持灵活性。Flask通过路由即装饰器可以很容易地

定义URL路由，将特定的URL映射到对应的函数或处理程序上。Flask支持

Jinja2模板引擎，可以方便地生成动态内容，通过模板继承和控制结构创建视

图。

Flask提供了许多扩展，可以轻松集成其他功能，比如数据库支持（如

SQLAlchemy）、表单验证、用户认证等。Flask对于构建符合RESTful设计

原则的API应用十分友好，并提供相应的扩展。Flask提供了测试客户端和测

试请求的支持，有助于编写和运行单元测试和集成测试。

因为其轻量级的特性，Flask很适合用于搭建微服务，快速构建独立的、

小型的服务应用。Flask的设计理念是尽可能简单、灵活，同时保持功能的完

整性，使得它成为众多Python开发者喜爱的框架之一，尤其适用于小型到中

型的Web应用开发。

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2.4开发环境与工具

2.4.1Python简介

Python是一种高级的、通用的、解释型的编程语言。它于1991年由Guido

vanRossum开发并发布，目标是提供一种简洁、易读、易于学习的编程语言，

同时具备强大的功能和广泛的应用领域。

Python的设计哲学强调代码的可读性和简洁性，采用了清晰明了的语法结

构，使得开发者能够更加快速、高效地编写代码。Python拥有丰富的标准库和

第三方库，能够满足各种不同领域的编程需求。

以下是Python语言的一些特点和优势：

简洁和易读，Python具有简洁的语法结构，采用了类似英语的表达方式，

使得代码可读性高，易于理解和维护。这使得Python成为学习编程的入门语言

和快速开发的首选语言之一。

动态类型，Python是一种动态类型的语言，不需要事先声明变量的类型，

可以根据赋值语句自动推断变量的类型。这使得Python编程更加灵活，减少了

类型转换的繁琐。

面向对象，Python支持面向对象的编程范式，允许开发者使用类、对象、

继承、多态等概念进行程序设计。面向对象的特性使得代码可重用性更高，结

构更清晰。

强大的标准库和第三方库，Python拥有丰富的标准库，涵盖了文件处理、

网络编程、图形界面、数据库访问等方面的功能。此外，Python还拥有众多第

三方库和框架，如NumPy、Pandas、Matplotlib、Django等，用于科学计算、数

据分析、Web开发等领域。

跨平台，Python是跨平台的语言，可以在多个操作系统上运行，包括

Windows、Linux、MacOS等。这使得开发者可以在不同的平台上使用相同的

Python代码进行开发和部署。

总之，Python是一种简洁、易读、功能强大的编程语言，拥有广泛的应用

领域，包括Web开发、数据科学、人工智能、自动化测试等。它的设计哲学和

丰富的库资源使得Python成为一种灵活、高效的编程语言，吸引了大量开发者

的选择和喜爱。

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2.4.2PyCharm简介

PyCharm是由JetBrains打造的一款PythonIDE。（IntegratedDevelopment

Environment，集成开发环境），带有一整套可以帮助用户在使用Python语言开

发时提高其效率的工具，比如调试、语法高亮、项目管理、代码跳转、智能提

示、自动完成、单元测试、版本控制。此外，该IDE提供了一些高级功能，以

用于支持Django框架下的专业Web开发。

随着版本的迭代，jetbrains在pycharm中内置了更多的支持，从Django到

轻量化的flask到接地气的pyramid再到结合最新特性的异步web框架fastAPI，

pycharm都能胜任。另外pycharm因为同系列软件的加持（webstorm），所以

在pycharm也可以直接进行前端开发（支持bootstrap，angular，react，加插件

也可支持vue）。

此外pycharm还支持科学计算。在科学计算领域，matlab一直都是独占鳌

头，但是python出现打破了这个局面，python具有的优势（众多优秀的第三方

库（生态完整且强壮），较易学习，开源免费，语法优美）让其在科学计算领

域也分得一杯羹，而作为pythonIDE中最强大的存在，pycharm也对科学计算

提供了完美的支持。

最后，jetbrain拥有丰富的插件市场，pycharm也能享受到这些丰富的插件，

安装了这些插件你就能得到最好的开发体验。

2.4.3第三方库简介

OpenCV：OpenCV是一个强大的计算机视觉库，提供了处理图像和视频的

各种功能，包括图像预处理、特征提取等。

scikit-learn：scikit-learn是一个常用的机器学习库，提供了各种分类、回归、

聚类等算法和工具，可以用于处理和分析肺部影像数据。

NumPy：NumPy是Python的一个数值计算库，提供了高效的数组操作和

数学函数，可用于处理和操作图像数据。

Pandas：Pandas是一个数据处理和分析库，提供了易于使用的数据结构和

数据操作功能，便于对肺部影像数据进行处理和分析。

Matplotlib：Matplotlib是一个常用的绘图库，可用于可视化肺部影像数据、

模型的训练和评估结果等。

2.4.4Keras框架

Keras是一个高级神经网络API，它在底层可以运行于多种深度学习框架之

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上，包括TensorFlow、Theano和CNTK等。Keras提供了简洁而直观的接口，

使得神经网络的搭建和训练更加简单和高效。以下是Keras框架的一些特点和

功能。

用户友好：Keras的设计理念是简洁、模块化和易用。它提供了一系列高层

次的API，使得模型的搭建、训练和评估过程变得简单明了。

多后端支持：Keras可以运行于多种深度学习框架之上，包括TensorFlow、

Theano和CNTK。用户可以根据自己的需求选择不同的后端，而不需要修改代

码。

多种类型的神经网络：Keras支持多种类型的神经网络，包括卷积神经网络

（CNN）、循环神经网络（RNN）、自编码器（Autoencoder）等。这使得用户

可以方便地构建各种复杂的神经网络模型。

预训练模型：Keras提供了一系列预训练的模型，包括VGG、ResNet、

Inception等，可以直接加载并在自己的任务上进行微调。

扩展性：Keras具有良好的扩展性，用户可以自定义各种层、损失函数和优

化算法，并与现有的模型无缝集成。

计算图可视化：Keras可以将模型的计算图导出为图形可视化，方便用户理

解和调试模型。

总之，Keras是一个非常流行和强大的深度学习框架，它以其简洁易用的接

口和丰富的功能，广泛应用于各种深度学习任务和应用场景。

3方法设计与实现

3.1数据集收集与预处理

3.1.1数据集的获取

基于深度学习CNN模型的肺癌检测系统设计中，对于数据集的选取，采用

了开源数据集LungCancerHistopathologicalImages。该数据集的地址如下。

/abs/1912.12142v1

数据集的获取页面如下图所示。

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图3-1数据集获取页面

该数据集包含25000张5类组织病理学图像。所有图像的大小为768*768

像素，均为jpeg文件格式。这些图像是从符合HIPAA并经过验证的来源的原

始样本生成的，包括750张肺组织的总图像（250张良性肺组织、250张肺腺癌

和250张肺鳞状细胞癌）和500张结肠组织的总照片（250张良性结肠组织和

250张结肠腺癌），并使用Augmentor软件包扩增到25000张。数据集中有五

个类，每个类有5000张图像，分别是肺部良性组织、肺腺癌、肺鳞状细胞癌、

结肠腺癌、结肠良性组织。

3.1.2数据集预处理

基于深度学习的肺癌检测系统设计在获取LungCancerHistopathological数

据集之后，要对数据集进行预处理，常见的操作包括数据图像的大小设置、使

用DataGenerator对数据增强，数据集的划分等处理。

数据增强是一种通过对原始图像进行一系列随机变换来扩充数据集大小、

减少过拟合并提高模型的泛化能力的技术。常见的数据增强操作包括随机旋转、

平移、缩放、剪切、翻转、亮度和对比度调整等。这些操作可以通过使用图像

处理库（如OpenCV或PIL）在训练过程中实时应用于图像。

数据生成器（DataGenerator）：数据生成器是一种用于在训练模型时动态

加载批量图像数据并进行预处理的工具。数据生成器可以避免将整个数据集加

载到内存中，而是在每个训练批次中按需加载和处理图像数据。这对于处理大

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型数据集和节省内存是非常有用的。通过数据生成器，可以将预处理操作（如

resize和数据增强）直接应用于每个图像。通过resize操作将图像调整为相同尺

寸后，可以将其输入到深度学习模型中进行训练。在训练过程中，使用数据生

成器按需加载和预处理图像数据，在每个训练批次中应用数据增强操作来增加

数据集的多样性。下图为数据预处理代码。

图3-2肺癌检测数据集预处理代码

对于肺癌图片的图像，根据数据集的表情跟图像进行对应，然后统一调整

尺寸，并对图像数据集进行数据增强操作，以增加数据集的多样性，并使用数

据生成器在训练过程中动态加载和处理图像数据。这些步骤可以帮助提高模型

的性能和泛化能力。下图为肺癌检测系统的数据的可视化。

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图3-3数据集可视化

3.2深度学习模型选择与设计

3.2.1深度学习模型选择

基于深度学习的模型有很多种，其中一些常用的模型包括卷积神经网络

（CNN）、循环神经网络（RNN）、长短期记忆网络（LSTM）、生成对抗网

络（GAN）、注意力模型等。

在设计基于深度学习的肺癌检测系统时选择了CNN模型作为检测图片的

基础模型。原因是由于CNN在图像处理和计算机视觉任务中表现出色，并且广

泛应用于医学图像分析和诊断。CNN在对图像训练上有一下特点。

层级特征提取：CNN模型具有多个卷积层和池化层，可以自动学习和提取

图像中的层级特征。对于肺部图像，CNN可以学习到不同层次的特征，从低级

特征（如边缘、纹理）到高级特征（如肿块、结节），从而更好地捕捉肺部肿

瘤的信息。

参数共享和局部连接：CNN模型中的权重共享和局部连接的特性使其能够

处理大规模图像数据，同时减少模型参数的数量。这有助于降低过拟合的风险，

提高模型的泛化能力，并加快训练和推理速度。

平移不变性：CNN模型在卷积和池化操作中具有平移不变性。对于肺癌检

测任务而言，这意味着即使肿瘤在图像中发生轻微平移，模型仍能够识别和检

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测出它们。

先验知识的利用：预训练的CNN模型，在大规模图像数据集上进行训练，

可以学习到丰富的图像特征。通过迁移学习和微调，可以将这些先验知识应用

于肺癌检测任务中，提高模型的性能和学习效率。

综上所述，CNN模型在图像处理、参数共享、平移不变性和先验知识利用

等方面的优势使其成为设计肺癌检测系统的理想选择。它能够有效地从肺部图

像中提取关键特征，并具备较强的分类和检测能力。

3.2.2模型设计

CNN（卷积神经网络）模型是一种深度学习模型，主要用于图像处理和计

算机视觉任务。CNN模型的设计包含以下模块。

卷积层（ConvolutionalLayer）：卷积层是CNN中最重要的组成部分之一。

它通过应用一系列卷积核（滤波器）对输入图像进行卷积运算，提取图像的局

部特征。卷积层的输出称为特征图（FeatureMap），其中每个特征图通道对应

一个卷积核。

激活函数（ActivationFunction）：在卷积层之后，通常会添加一个激活函

数，如ReLU（RectifiedLinearUnit），用于引入非线性特性，增加模型的表达

能力。

池化层（PoolingLayer）：池化层用于对特征图进行下采样，减少特征图

的大小，同时保留关键信息。常用的池化操作包括最大池化（MaxPooling）和

平均池化（AveragePooling）。

批归一化层（BatchNormalizationLayer）：批归一化层用于加速训练过程

和提高模型的鲁棒性。它对每个批次的输入进行归一化处理，使得模型对输入

数据的变化更加稳定。

全连接层（FullyConnectedLayer）：全连接层通常位于卷积层之后，将特

征图转换为一维向量，并连接到最后的输出层。全连接层主要用于对提取到的

特征进行分类或回归。

Dropout层：Dropout层用于随机失活神经元，防止模型过拟合。在训练过

程中，随机选择一定比例的神经元进行失活，以增强模型的泛化能力。

7.输出层：输出层根据具体任务进行设计，例如分类任务可以使用Softmax

激活函数，回归任务可以使用线性激活函数。

基于深度学习肺癌检测系统模型结构非常简洁，整个网络都使用了同样大

小的卷积核尺寸（3x3）和最大池化尺寸（2x2），下图为模型构建核心代码。

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图3-4CNN网络构建的卷积和池化层

输出第一个卷积和池化之后，设置128个大小为3*3的卷积核在进行卷积

和池化的操作，如下图所示。

图3-5CNN网络构建卷积池化第二层

接上层输出之后，设置512个大小为3*3的卷积核在进行卷积和池化的操

作，如下图所示。

图3-6CNN网络构建的卷积池化第三

以上是CNN模型的主要几个模块，在对肺癌检测时，可以添加或调整

这些组件。CNN模型可以根据需要来灵活选择和调整模型的结构和各层的参

数。下图为CNN网络结构图。

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图3-7CNN网络结构

3.3模型的编译与训练

在使用CNN网络进行肺癌检测任务时，可以选择适当的优化器来训练模

型。首先，需要选择一个优化器来更新模型的参数。常用的优化器包括随机梯

度下降（StochasticGradientDescent，SGD）、Adam、RMSprop等。不同的优

化器有不同的优势和适应性，然后设置学习率，学习率是优化器中的一个重要

超参数，它控制着参数更新的步长。过大的学习率可能导致模型无法收敛，而

过小的学习率则可能导致训练过慢。可以尝试不同的学习率进行调整，以找到

合适的取值。

优化器的选择和设计是深度学习中重要的步骤之一。根据具体的任务和数

据集特点，可以进行合适的优化器选择和参数调整，以达到更好的模型训练和

性能提升。下图为模型的编译代码。

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图3-8模型的编译代码

使用之前准备好的训练数据，通过迭代训练的方式来更新模型的权重和参

数。每个训练迭代周期包括前向传播、计算损失函数、计算梯度、更新参数等

步骤。训练过程如下图所示。

图3-9模型训练过程

3.4模型的评估与优化

3.4.1模型的评估

为了评估模型的性能表现，需要使用测试集数据进行验证，并计算出分类

精度等相关指标。在本次设计中，我们将准确率作为主要评估指标，计算出正

确分类的样本数占总样本数的比例，以此来评估模型的性能表现。评估代码如

下图所示。

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图3-10模型评估代码

使用测试集数据输入到训练好的模型中，获取测试损失值和测试精度。测

试精度即为分类精度，表示模型对测试集数据进行分类时，正确分类的数据所

占比例。经过多次测试，我们获得了较为稳定的测试准确率数据，并进一步计

算各个类别的平均准确率，以了解模型的分类效果。结果如下图所示。

图3-11模型评估

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3.4.2模型的优化

训练模型之后，可以对模型进行优化。主要是为了防止模型过拟合，可以

在优化器中添加权重衰减项，也称为L2正则化。权重衰减通过对模型的权重进

行惩罚，使得模型倾向于使用较小的权重值。在优化器中可以设置权重衰减参

数来控制正则化的强度。

除了上述常见的优化器设计，还可以考虑其他一些优化技巧，例如批归一

化（BatchNormalization）、学习率策略（LearningRateScheduling）和早停（Early

Stopping）等。这些技巧都可以在一定程度上帮助提高模型的训练效果和泛化能

力。以上优化可以根据具体的任务和数据集来进行，以提高CNN模型的性能和

效果。同时，还可以结合其他的深度学习技术和模型结构改进，进一步优化和

改进VGGNet模型。

3.5前端设计与实现

3.5.1系统前端设计

基于深度学习CNN模型的肺癌检测系统采用Flask框架可以提供一个Web

应用程序，用于上传和识别肺部图像。肺癌检测系统的系统功能如下。

用户界面：使用HTML、CSS和JavaScript等前端技术实现用户界面，包

括上传图像的功能。

后端服务：使用Flask框架搭建Web应用程序，处理用户上传的图像，并

调用深度学习模型进行肺癌检测。

深度学习模型：使用训练好的CNN模型对肺部图像进行肺癌检测识别。

该系统的实现首先是安装Flask框架和所需的依赖库。创建Flask应用程序，

并设置路由和视图函数，处理上传图像和分类请求。

在前端界面中添加上传图像的功能，通过HTML表单将图像发送给后端。

后端接收图像文件，对图像进行预处理（如调整大小、归一化等）。调用深度

学习模型进行肺部图像的检测，得到预测结果。将预测结果返回给前端界面，

展示给用户。如下图所示。

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图3-12肺癌检测系统

3.5.2设计效果展示及分析

用户通过肺癌检测系统点击上传按钮，上传肺部图片，Flask框架接收到图

像文件后，点击肺癌检测按钮