深度学习在医学影像中的应用教程 🧠🏥

1. 医学影像分析的典型场景

• 疾病检测：如肺癌CT识别、乳腺癌MRI分类
• 器官分割：心脏MRI分割、脑部MRI分割
• 病理诊断：皮肤癌图像分类、眼底病变检测

2. 核心技术框架

• 卷积神经网络（CNN）
  
  

  CNN结构
• 迁移学习：使用预训练模型（如ResNet、V-Net）
• 数据增强：针对医学影像的旋转/翻转/噪声注入
• 模型评估：ROC曲线、Dice系数、灵敏度特异性分析

3. 推荐学习路径

1. 基础入门：深度学习基础教程
2. 医学影像专项：
   • 医学图像预处理指南
   • 3D医学影像处理实践
3. 工具链搭建：
   • PyTorch医学影像项目模板
   • ITK-SNAP交互式标注工具

4. 行业应用案例

• 放射影像：肺炎X光自动筛查（🩺）
• 病理切片：数字病理学中的核分割技术（🧬）
• 超声影像：胎儿心脏动态分析（👶❤️）

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