26、使用PyTorch对抗癌症：CT扫描与肺癌检测项目

使用PyTorch对抗癌症：CT扫描与肺癌检测项目

1. 项目背景与准备

在利用PyTorch进行肺癌检测项目时，我们首先面临着计算资源和数据存储的挑战。如果在CPU上训练我们要构建的模型，可能需要数周时间。若没有可用的GPU，也有预训练模型可供使用。在撰写本文时，Colaboratory（https://colab.research.google.com ）提供免费的GPU实例，并且PyTorch已预安装，这为我们提供了便利。此外，我们还需要至少220GB的可用磁盘空间来存储原始训练数据、缓存数据和训练好的模型。

值得注意的是，很多代码示例省略了一些复杂细节，如日志记录、错误处理和边界情况处理等，仅保留了表达核心思想的代码。完整的工作代码示例可以在相关网站和GitHub上找到。

对于这个复杂的多方面问题，我们不采用直接查看整个CT扫描来寻找肿瘤迹象或判断其潜在恶性的方法，而是将其分解为一系列更简单的问题，逐步解决，最终实现我们感兴趣的端到端结果。这种方法就像工厂的装配线，每个步骤处理原材料（数据）或前一步的输出，然后将结果传递给下一个步骤。即使这种方法在某些项目中可能并不适用，但在处理单个问题的过程中，我们能积累足够的经验，从而找到更成功的解决方案。

在深入分解问题之前，了解医学领域的相关知识是很有必要的。虽然代码能告诉我们具体操作，但了解放射肿瘤学能让我们明白为什么要这样做。深度学习虽然强大，但不是万能的，盲目将其应用于非平凡问题很可能会失败。我们需要结合对问题空间的洞察和对神经网络行为的直觉，通过有纪律的实验和改进，找到可行的解决方案。

2. 什么是CT扫描

2.1 CT扫描的基本概念