医学影像分析入门指南 🧠🖼️

医学影像分析是医疗领域与人工智能结合的热门方向，主要通过算法解析CT、MRI、X光等影像数据，辅助疾病诊断。以下是关键学习路径：

核心应用场景

• 肿瘤检测：如肺癌结节识别（查看示例)
• 器官分割：心脏MRI图像的自动分割技术
• 病理分类：乳腺X光片的良恶性分类系统
• 三维重建：基于DICOM数据的骨骼结构可视化

必备技术栈

1. 图像处理基础

   • 掌握DICOM格式解析（DICOM格式解析）
   • 学习Numpy/Pillow进行像素级操作

2. 深度学习框架

   • PyTorch的3D卷积模块（PyTorch_3D卷积）
   • TensorFlow的医学影像专用工具包

3. 专业工具链

   • 3D Slicer开源平台（探索更多）
   • ITK-SNAP交互式标注工具

学习资源推荐

• 医学影像数据集大全（含公开的BraTS、ISIC等）
• 《深度学习在医学影像中的应用》PDF教程（下载链接）
• 网易云课堂：《医学影像AI实战》（课程入口）

进阶方向

• 多模态融合分析（多模态融合分析）
• 联邦学习在隐私保护中的应用（联邦学习_隐私保护）
• 医学影像与自然语言处理的结合（医学影像_NLP）

建议从基础图像处理开始，逐步过渡到深度学习模型构建，最后通过医学AI项目实战巩固技能。记得关注数据伦理与临床验证环节哦！