26、使用PyTorch对抗癌症：肺癌检测项目全解析

使用PyTorch对抗癌症：肺癌检测项目全解析

1. 项目背景与准备

在利用深度学习进行肺癌检测的项目中，使用CPU训练模型可能需要数周时间。若没有可用的GPU，可使用预训练模型。在撰写本文时，Colaboratory（https://colab.research.google.com）提供免费的GPU实例，且已预装PyTorch。此外，至少需要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。

许多代码示例省略了复杂细节，仅包含表达核心思想的代码。完整的工作代码示例可在相关网站和GitHub上找到。

对于复杂问题，将其分解为一系列简单问题逐个解决是个不错的方法。在深入项目之前，了解医学领域的相关知识至关重要，因为深度学习虽强大，但不能盲目应用于非平凡问题，需要结合对问题空间的洞察和对神经网络行为的直觉。

2. CT扫描的详细解析

2.1 CT扫描的基本概念

CT扫描本质上是3D X射线，以单通道数据的3D数组形式呈现，类似于堆叠的灰度PNG图像。除医学数据外，类似的体素数据还出现在流体模拟、2D图像的3D场景重建、自动驾驶汽车的激光雷达（LIDAR）数据等领域。

CT扫描的每个体素都有一个数值，大致对应其内部物质的平均质量密度。在大多数可视化中，高密度物质（如骨骼和金属植入物）显示为白色，低密度的空气和肺组织显示为黑色，脂肪和组织则显示为不同程度的灰色，这与X射线有些相似，但也有关键区别。

2.2 CT扫描与X射线的区别

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