通过弹性扭曲、旋转、镜像等方法对数据进行了增强。
图像多方向切块方式训练进行增加数据量
对于卷积的运算，在python中，可以使用conv_forward()函数；在tensorflow中，可以使用tf.nn.conv2d()函数；在keras中，可以使用Conv2D()函数。
边缘检测：过滤器矩阵形式，每一个数是作为需要反向神经网络的参数。。。此边缘不是整张图片的四个边缘，是每一个小的卷积核的边缘，所以把中间不需要检测的部分设置为0
数据扩充的方法：
垂直镜像对称（Mirroring）、随机修剪（Random Cropping）
镜像对称（Mirroring）：将图片像对称
随机修剪（Random Cropping）：给定一个数据集然后对它随机修剪
理论上也可以使用旋转（Rotation）、剪切（Shearing）、局部変形（Local warping）等方法，通过改变R、G、B，改变颜色（之于ct图像应该是改变灰度值？）
GitHub是今日宝藏~
https://github.com/zhaoxin111/tensorflow_cookbook#ch-5-nearest-neighbor-methods（tensorflow手册）
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