46、肺部结节分析与模型部署：从理论到实践

肺部结节分析与模型部署：从理论到实践

在深度学习领域，肺部结节的分析与诊断是一个具有挑战性且意义重大的任务。本文将深入探讨肺部结节分析的相关技术，包括自监督学习、训练数据优化、参考竞赛结果和研究论文，同时介绍模型部署的多种方式，如使用Flask服务器、导出模型等。

自监督学习与对比学习

自监督学习是一种强大的技术，其中对比学习是一种通用的任务。它的核心思想是让模型学习到的特征能够区分数据集中的不同样本。具体操作如下：
1. 从当前图像和大量（K个）其他图像中提取特征，构成关键特征集。
2. 设置一个分类前置任务：给定当前图像的特征（查询特征），判断它属于K + 1个关键特征中的哪一个。
3. 尽管查询特征和正确类别的关键特征可能完全匹配，但通过训练这个任务，能促使查询特征与其他K个图像的特征尽可能不同。

训练数据的优化

训练数据的质量对模型性能至关重要。可以从以下几个方面优化训练数据：
- 使用五类数据 ：将恶性分类基于多个放射科医生的更细致分类，使用五类数据代替简单的“恶性与否”二分法。将放射科医生的评估作为平滑标签，对每个评估进行独热编码，然后对给定结节的评估进行平均。例如，四个放射科医生对一个结节的评估分别为两个“不确定”、一个“中度可疑”和一个“高度可疑”，则训练时使用的目标概率分布向量为[0, 0, 0.5, 0.25, 0.25]。
- 多模型训练 ：训练多个模型，每个模型基于单个放射科医生的注释进行训练。在推理时，通过平均模型的输出概率来集成这些模型。
- 利用PyLIDC注释数据