直击医学影像痛点：PyTorch 全流程实战与避坑指南

很多学习者看到“医学影像”标签就想上，但必须明确，这门课的核心价值不在于教你看病，而在于通过高难度的医疗场景，强制你掌握 PyTorch 工业级工程落地能力。它彻底解决了初学者只会调包、不懂数据清洗、无法处理 3D 影像数据的“假精通”问题。课程不讲虚头巴脑的理论推导，直接从 2023 年新版的实战项目切入，让你亲手复现从数据预处理到模型部署的完整闭环。

内容架构：先打基础再搞实战，拒绝被动观看

课程编排逻辑非常务实，但章节取舍需要讲究策略。前几章虽然包含环境配置和 ResNet 案例，但建议快速过一遍，重点放在“工业级数据挖掘流程”和“张量基础”这两块。资料包里的张量章节虽然细碎，却是理解 PyTorch 张量操作的核心，务必逐章消化，因为后续所有代码逻辑都基于此。对于没有计算机视觉基础的同学，先花 30 分钟看“神经网络理念”章节，搞懂激活函数和反向传播，否则直接看 3D 影像加载部分会非常吃力。

动手与资料配合：从二维图像跨越到三维医学影像

学完这门课，你至少具备独立构建医疗诊断辅助模型的能力，能处理 CT、MRI 等 3D 数据，并理解如何处理序列数据。资料包里的视频是主线，但真正的提升在于如何拆解代码。不要只看讲师怎么跑通代码，要对照资料包里的“工业级流程”，手动把二维图像加载部分改写成 3D 加载逻辑，尝试把 ResNet 网络替换成 U-Net 架构。只有当你尝试修改参数、处理异常数据流，并成功跑通本地 GPU 训练时，这份 448 元的课程才真正物超所值。

课程目录

第1章课程导学 1-1课程导学.mp4 1-2深度学习如何影响生活.mp4 1-3常用深度学习框架.mp4 第2章课程内容整体规划 2-1环境安装与配置.mp4 2-2使用预训练的ResNet网络给图片分类一.mp4 2-3使用预训练的ResNet网络给图片分类二.mp4 2-4使用预训练的GAN网络把马变成斑马.mp4 第3章PyTorch项目热身实践 3-1工业级数据挖掘流程一.mp4 3-2工业级数据挖掘流程二.mp4 3-3课程重难点技能分布.mp4 3-4课程实战项目简介.mp4 第4章PyTorch基础知识必备-张量 4-10张量的底层实现逻辑二.mp4 4-1什么是张量.mp4 4-2张量的获取与存储一.mp4 4-3张量的获取与存储二.mp4 4-4张量的基本操作一.mp4 4-5张量的基本操作二.mp4 4-6张量中的元素类型.mp4 4-7张量的命名.mp4 4-8把张量传递到GPU中进行运算.mp4 4-9张量的底层实现逻辑一.mp4 第5章PyTorch如何处理真实数据 5-1普通二维图像的加载一.mp4 5-2普通二维图像的加载二.mp4 5-33D图像的加载.mp4 5-4普通表格数据加载.mp4 5-5有时间序列的表格数据加载.mp4 5-6连续值序列值分类值的处理.mp4 5-7自然语言文本数据加载.mp4 5-8本章小结.mp4 第6章神经网络理念解决温度计转换 6-10使用PyTorch提供的优化器.mp4 6-11神经网络重要概念-激活函数.mp4 6-12用PyTorch的nn模块搭建神经网络.mp4 6-13构建批量训练方法.mp4 6-14使用神经网络解决温度计示数转换问题.mp4 6-1常规模型训练的过程.mp4 6-2温度计示数转换.mp4 6-3神经网络重要概念-损失.mp4 6-4PyTorch中的广播机制.mp4 6-5神经网络重要概念-梯度.mp4 6-6神经网络重要概念-学习率.mp4 6-7神经网络重要概念-归一化.mp4 6-8使用超参数优化我们的模型效果.mp4 6-9使用PyTorch自动计算梯度.mp4 第7章使用神经网络区分小鸟和飞机图像 7-10使用卷积提取图像中的特定特征.mp4 7-11借助下采样压缩数据.mp4 7-12借助PyTorch搭建卷积网络.mp4 7-13训练我们的分类模型.mp4 7-14训练好的模型如何存储.mp4 7-15该用GPU训练我们的模型.mp4 7-16优化方案之增加模型宽度-width.mp4 7-17优化方案之数据正则化-normalization一.mp4 7-18优化方案之数据正则化-normalization二.mp4 7-19优化方案之数据正则化-normalization三.mp4 7-1CIFAR-10数据集介绍.mp4 7-20优化方案之增加模型深度-depth.mp4 7-21本章小结.mp4 7-2为数据集实现Dataset类.mp4 7-3为模型准备训练集和验证集.mp4 7-4借助softmax方法给出分类结果.mp4 7-5分类模型常用损失之交叉熵损失.mp4 7-6全连接网络实现图像分类.mp4 7-7对全连接网络的改进之卷积网络.mp4 7-8借助PyTorch搭建卷积网络模型.mp4 7-9卷积中的数据填充方法padding.mp4 第8章项目实战一：理解业务与数据 8-10分割训练集和验证集.mp4 8-11CT数据可视化实现一.mp4 8-12CT数据可视化实现二.mp4 8-13CT数据可视化实现三.mp4 8-14本章小结.mp4 8-1肺部癌症检测的项目简介.mp4 8-2CT数据是什么样子.mp4 8-3制定一个解决方案.mp4 8-4下载项目中的数据集.mp4 8-5原始数据是长什么样子的.mp4 8-6加载标注数据.mp4 8-7加载CT影像数据.mp4 8-8数据坐标系的转换.mp4 8-9编写Dataset方法.mp4 第9章项目实战二：模型训练与优化 9-10借助TensorBoard绘制指标曲线.mp4 9-11新的模型评估指标F1score.mp4 9-12实现F1Score计算逻辑.mp4 9-13数据优化方法.mp4 9-14数据重复采样的代码实现.mp4 9-15数据增强的代码实现.mp4 9-16第二个模型结节分割.mp4 9-17图像分割的几种类型.mp4 9-18U-Net模型介绍.mp4 9-19为图像分割进行数据预处理.mp4 9-1第一个模型结节分类.mp4 9-20为图像分割构建Dataset类.mp4 9-21构建训练Dataset和使用GPU进行数据增强.mp4 9-22Adam优化器和Dice损失.mp4 9-23构建训练流程.mp4 9-24模型存储图像存储代码介绍.mp4 9-25分割模型训练及在TensorBoard中查看结果.mp4 9-26本章小结.mp4 9-2定义模型训练框架.mp4 9-3初始化都包含什么内容.mp4 9-4编写数据加载器部分.mp4 9-5实现模型的核心部分.mp4 9-6定义损失计算和训练验证环节一.mp4 9-7定义损失计算和训练验证环节二.mp4 9-8在日志中保存重要信息.mp4 9-9尝试训练第一个模型.mp4 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.mp4 10-2新的评价指标AUC-ROC曲线.mp4 10-3使用finetune方法构建肿瘤恶性判断模型.mp4 10-4完整的实现端到端肺部肿瘤检测.mp4 10-5使用合适的框架把模型部署上线一.mp4 10-6使用合适的框架把模型部署上线二.mp4 10-7本章小结.mp4 第11章课程总结与面试问题 11-1肿瘤检测系统架构回顾.mp4 11-2课程中的神经网络回顾.mp4 11-3模型优化方法回顾.mp4 11-4面试过程中可能遇到的问题.mp4 11-5持续学习的几个建议.mp4