PyTorch构建一个肺部CT图像分类模型来分辨肺癌

最新推荐文章于 2025-03-11 00:28:06 发布

Trank-Lw

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文章标签： pytorch 分类深度学习

本文链接：https://blog.csdn.net/controller_Lw/article/details/140419891

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当你有5万个标注的肺部CT DICOM图像数据，并且希望使用PyTorch构建一个肺部CT图像分类模型来分辨肺癌，以下是详细的步骤和示例代码：

数据准备
首先，确保你的数据集被正确分为训练集、验证集和测试集，并且每个图像都有相应的标签（例如0表示正常，1表示肺癌）。
数据加载和预处理
使用PyTorch的Dataset和DataLoader类加载和预处理数据。

python

import torch
from torchvision import transforms
from torch.utils.data import DataLoader, Dataset
import pydicom
import numpy as np
import os

# 定义Dataset类
class LungCTDataset(Dataset):
    def __init__(self, data_dir, transform=None):
        self.data_dir = data_dir
        self.transform = transform
        self.file_list = os.listdir(data_dir)

    def __len__(self):
        return len(self.file_list)

    def __getitem__(self, idx):
        if torch.is_tensor(idx):
            idx = idx.tolist()
        
        # 读取DICOM文件
        dcm_path = os.path.join(self.data_dir, self.file_list[idx])
        dcm = pydicom.dcmread(dcm_path)
        image = dcm.pixel_array.astype(np.float32)  # 转为float32
        
        # 如果有预处理转换，应用预处理
        if self.transform:
            image = self.transform(image)
        
        # 获取标签，这里假设文件名包含标签信息，如'0.dcm'表示标签为0
        label = int(self.file_list[idx].split('.'</