612 PyTorch深度学习开发医学影像端到端判别项目构建深度学习模型更新中

后端开发

课程简介

课程解决的核心问题：从理论到医学影像实战的断层在深度学习领域，PyTorch 因其动态计算图和清晰的 Pythonic 风格，已成为科研与工业界的首选框架。然而，对于多数开发者而言，掌握基础 API 与独立完成一个端到端的医疗影像分析项目之间存在显著鸿沟。本课程正是为了解决这一断层而生，重点聚焦于医学影像这一高门槛、高价值的细分场景。医学影像数据通常具有…

已有 0 人浏览发布 2026-10-08 更新 2026-10-07

课程解决的核心问题：从理论到医学影像实战的断层

在深度学习领域，PyTorch 因其动态计算图和清晰的 Pythonic 风格，已成为科研与工业界的首选框架。然而，对于多数开发者而言，掌握基础 API 与独立完成一个端到端的医疗影像分析项目之间存在显著鸿沟。本课程正是为了解决这一断层而生，重点聚焦于医学影像这一高门槛、高价值的细分场景。医学影像数据通常具有非结构化、模态复杂（如 DICOM 格式）、标注稀缺及类不平衡等特性，通用的图像分类教程往往无法直接复用。本资料通过构建完整的判别模型 pipeline，展示了如何处理预处理、数据加载、模型构建到训练评估的全链路工程细节，帮助学习者理解如何将 PyTorch 通用能力迁移至垂直领域。

适用基础与建议学习路径

本课程适合具备 Python 编程基础，且对深度学习基本概念（如梯度下降、反向传播、卷积神经网络）有初步认知的开发者。如果你仅是纯小白，建议先补全神经网络基础理论；若已是熟练工，可直接进入实战环节。建议在资料配合下，按以下模块顺序深入：首先，重点关注 PyTorch 张量操作与自动求导机制的基础代码示例，这是构建任何模型的基石；其次，深入研读医学影像数据预处理模块，这是处理特殊格式数据的关键复用单元；再次，对照代码解析经典的图像分类骨干网络（如 ResNet、DenseNet）在 PyTorch 中的实现方式；最后，完整复现端到端训练流程，包括损失函数选择、优化器配置及模型评估指标计算。这种由浅入深的拆解方式，有助于在复现代码的同时建立系统性的工程思维。

学完成果与资料使用指南

完成本课程后，你将能够独立使用 PyTorch 搭建并训练针对医学影像的二分类或多分类判别模型，具备处理实际科研或企业项目中图像识别任务的能力。具体而言，你可以独立编写数据加载器以适配自定义影像格式，快速复现主流深度学习网络，并针对小样本医疗数据调整训练策略。建议在学习过程中，不要仅停留在观看视频层面，而应严格对照资料中的源码进行逐行调试与修改。尝试替换不同的骨干网络、调整超参数，甚至导入自己的私有数据集进行验证。资料包中的代码结构清晰，模块化程度高，可作为后续其他 CV 项目的基础模板直接复用，真正实现从“看懂”到“落地”的转变。

课程介绍

越来越多的科研及企业项目，会把PyTorch作为首选的深度学习框架。它容易上手，功能完善，不管是新入门学习还是上手实战项目，PyTorch都是非常优秀的工具。本课程以实践为目的，把深度学习概念及基础学习贯穿在几个实践项目中，荒川老师将带领你们进入PyTorch深度学习的世界，使用PyTorch将其一一实现。

课程目录

shed.png (47.47 KB, 下载次数: 0) 2023-2-5 15:12 上传 课程介绍： 越来越多的科研及企业项目，会把PyTorch作为首选的深度学习框架。它容易上手，功能完善，不管是新入门学习还是上手实战项目，PyTorch都是非常优秀的工具。本课程以实践为目的，把深度学习概念及基础学习贯穿在几个实践项目中，荒川老师将带领你们进入PyTorch深度学习的世界，使用PyTorch将其一一实现。 课程目录：
第1章 课程导学 1-1 课程导学 1-2 深度学习如何影响生活 1-3 常用深度学习框架
第2章 课程内容整体规划 2-1 环境安装与配置 2-2 使用预训练的ResNet网络给图片分类（一） 2-3 使用预训练的ResNet网络给图片分类（二） 2-4 使用预训练的GAN网络把马变成斑马
第3章 PyTorch项目热身实践 3-1 工业级数据挖掘流程（一） 3-2 工业级数据挖掘流程（二） 3-3 课程重难点技能分布 3-4 课程实战项目简介
第4章 PyTorch基础知识必备-张量 4-1 什么是张量 4-2 张量的获取与存储（一） 4-3 张量的获取与存储（二） 4-4 张量的基本操作（一） 4-5 张量的基本操作（二） 4-6 张量中的元素类型 4-7 张量的命名 4-8 把张量传递到GPU中进行运算 4-9 张量的底层实现逻辑（一） 4-10 张量的底层实现逻辑（二）
第5章 PyTorch如何处理真实数据 5-1 普通二维图像的加载（一） 5-2 普通二维图像的加载（二） 5-3 3D图像的加载 5-4 普通表格数据加载 5-5 有时间序列的表格数据加载 5-6 连续值、序列值、分类值的处理 5-7 自然语言文本数据加载 5-8 本章小结
第6章 神经网络理念解决温度计转换 6-1 常规模型训练的过程 6-2 温度计示数转换 6-3 神经网络重要概念-损失 6-4 PyTorch中的广播机制 6-5 神经网络重要概念-梯度 6-6 神经网络重要概念-学习率 6-7 神经网络重要概念-归一化 6-8 使用超参数优化我们的模型效果 6-9 使用PyTorch自动计算梯度 6-10 使用PyTorch提供的优化器 6-11 神经网络重要概念-激活函数 6-12 用PyTorch的nn模块搭建神经网络 6-13 构建批量训练方法 6-14 使用神经网络解决温度计示数转换问题
第7章 使用神经网络区分小鸟和飞机图像 7-1 CIFAR-10数据集介绍 7-2 为数据集实现Dataset类 7-3 为模型准备训练集和验证集 7-4 借助softmax方法给出分类结果 7-5 分类模型常用损失之交叉熵损失 7-6 全连接网络实现图像分类 7-7 对全连接网络的改进之卷积网络 7-8 借助PyTorch搭建卷积网络模型 7-9 卷积中的数据填充方法padding 7-10 使用卷积提取图像中的特定特征 7-11 借助下采样压缩数据 7-12 借助PyTorch搭建卷积网络 7-13 训练我们的分类模型 7-14 训练好的模型如何存储 7-15 该用GPU训练我们的模型 7-16 优化方案之增加模型宽度-width 7-17 优化方案之数据正则化-normalization（一） 7-18 优化方案之数据正则化-normalization（二） 7-19 优化方案之数据正则化-normalization（三） 7-20 优化方案之增加模型深度-depth 7-21 本章小结
第8章 项目实战一：理解业务与数据 8-1 肺部癌症检测的项目简介 8-2 CT数据是什么样子 8-3 制定一个解决方案 8-4 下载项目中的数据集 8-5 原始数据是长什么样子的 8-6 加载标注数据 8-7 加载CT影像数据 8-8 数据坐标系的转换 8-9 编写Dataset方法 8-10 分割训练集和验证集 8-11 CT数据可视化实现（一） 8-12 CT数据可视化实现（二） 8-13 CT数据可视化实现（三） 8-14 本章小结
第9章 项目实战二：模型训练与优化 9-1 第一个模型：结节分类 9-2 定义模型训练框架 9-3 初始化都包含什么内容 9-4 编写数据加载器部分 9-5 实现模型的核心部分 9-6 定义损失计算和训练验证环节（一） 9-7 定义损失计算和训练验证环节（二） 9-8 在日志中保存重要信息 9-9 尝试训练第一个模型 9-10 借助TensorBoard绘制指标曲线 9-11 新的模型评估指标：F1score 9-12 实现F1Score计算逻辑 9-13 数据优化方法 9-14 数据重复采样的代码实现 9-15 数据增强的代码实现 9-16 第二个模型：结节分割 9-17 图像分割的几种类型 9-18 U-Net模型介绍 9-19 为图像分割进行数据预处理 9-20 为图像分割构建Dataset类 9-21 构建训练Dataset和使用GPU进行数据增强 9-22 Adam优化器和Dice损失 9-23 构建训练流程 9-24 模型存储、图像存储代码介绍 9-25 分割模型训练及在TensorBoard中查看结果 9-26 本章小结
第10章 项目实战三：实现端到端的模型预测 10-1 连接分割模型和分类模型 10-2 新的评价指标：AUC-ROC曲线 10-3 使用finetune方法构建肿瘤恶性判断模型 10-4 完整的实现端到端肺部肿瘤检测

612 PyTorch深度学习开发医学影像端到端判别项目 构建深度学习模型 更新中