医院影像数据--分类任务

以《乳腺癌识别》以及《COVID-19新冠肺炎识别》为例，介绍何如从CT扫描数据中识别指定疾病。
1.图像分类网络详解。
1）面向精度的图像识别网络，LeNet、AlexNet、VGG、Inception、ResNet等。
2）面试速度的图像识别网络，MobileNetV1、MobileNetV2、ShuffleNet等。
2.CT数据的预处理。
1）训练数据的如何进行划分，如何进行裁剪。
2）为应对数据量不足的情况，在训练模型的过程中如何对数据进行实时的数据增强。
3.案例上手练习：基于CNN的图像分类方法，乳腺癌识别或者COVID-19新冠肺炎识别二选一。
1）数据集如何使用。
2）自己的数据如何适配到给定的算法。
3）其它可能扩展的任务场景介绍，例如肝炎CT数据识别等。



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