30、肿瘤检测分类模型的训练与实践

肿瘤检测分类模型的训练与实践

1. 数据渲染

数据渲染可以直接使用 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()

关于 Jupyter 的 matplotlib inline 魔法命令的更多信息，请参阅 http://mng.bz/rrmD 。

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

运行上述代码会生成类似于本章前面展示的 CT 和结节切片的图像。如果有兴趣，可以编辑 p2ch10/vis.py 中的渲染代码实现，以满足自己的需求和喜好。渲染代码大量使用了 Matplotlib（ https://matplotlib.org ），该库过于复杂，这里不做详细介绍。

<