30、肺癌检测项目：数据处理、模型训练与优化

肺癌检测项目：数据处理、模型训练与优化

1. 数据渲染

在数据处理过程中，数据渲染是一个重要的环节。可以直接使用 p2ch10_explore_data.ipynb ，或者启动 Jupyter Notebook 并输入以下代码：

# In[7]:
%matplotlib inline
from p2ch10.vis import findNoduleSamples, showNodule
noduleSample_list = findNoduleSamples()

对于 Jupyter 的 matplotlib inline 魔法命令的更多信息，可以参考 这里 。接着，使用以下代码展示候选样本：

# In[8]:
series_uid = positiveSample_list[11][2]
showCandidate(series_uid)

这将生成类似于本章前面展示的 CT 和结节切片的图像。如果有需要，可以编辑 p2ch10/vis.py 中的渲染代码以满足个人需求。渲染代码大量使用了 Matplotlib 库，由于该库较为复杂，这里不做详细介绍。

需要注意的是，数据渲染不仅仅是为了得到漂亮的图片，更重要的是通过直观的图像，了解输入数据的特征。在处理问题时，能够一眼看出