一、为什么大多数医学影像 AI 项目“看起来很厉害，却没什么用”？

如果你看过足够多的医学影像 AI 项目，会发现一个非常普遍的现象：

• 模型结构很复杂

• 名词很多：CNN、3D CNN、Transformer

• 指标也不低：Accuracy、AUC

• 但一旦问一句：“这个模型在真实医学场景中能干嘛？”
  —— 很多项目就开始模糊了。

原因并不复杂：
👉 大多数项目一开始就选错了问题。

在真实医学中，医生关心的往往不是：

• “这是不是肿瘤？”

而是：

• 它 有没有在变？

• 变化 快不快？

• 是 稳定变化 还是 恶化趋势？

而这，恰恰是很多 AI 项目没有认真面对的工程问题。

---

二、医学影像 AI 的本质不是“模型”，而是“问题建模”

在自然图像领域，一个问题通常可以简化为：

输入一张图片 → 输出一个类别

但医学影像并不成立。

医学影像的真实特点

1. 样本量小

2. 标签昂贵

3. 个体差异极大

4. 时间维度非常重要

5. 结果必须可解释

这决定了一个事实：

医学影像 AI 更像一个工程系统，而不是一个模型比赛。

所以，在真正开始写代码之前，第一步永远不是选模型，而是定义问题。

---

三、为什么“病灶变化预测”是一个更合理的问题？

相比“分类”，病灶变化预测有几个天然优势：

1️⃣ 更贴近临床逻辑

医生日常做的事情是：

• 对比前后影像

• 判断是否增长

• 评估治疗效果

这本质上是一个 变化分析问题。

2️⃣ 标签更容易定义

相比“良恶性”这种高主观标签：

• 体积变化

• 面积变化

• 生长速度

往往更客观。

3️⃣ 对 AI 更友好

变化预测允许：

• 回归建模

• 趋势建模

• 多时间点输入

比“非黑即白”的分类更稳定。

---

四、整体工程架构：不是跑模型，而是搭系统

一个可用的医学影像 AI 工程，至少包含以下模块：

数据采集
  ↓
影像预处理
  ↓
病灶区域建模
  ↓
特征提取（CNN）
  ↓
变化建模（回归 / 时间序列）
  ↓
评估与分析

注意：
👉 CNN 只是其中一环，而不是全部。

---

五、数据问题：医学影像 AI 90% 的难点都在这里

1️⃣ 数据来源的现实限制

常见情况包括：

• 单中心数据

• 样本量几十到几百

• 扫描参数不统一

• 标注不完整

这意味着：
你永远不能按 ImageNet 的思路来做。

---

2️⃣ 数据组织方式（非常关键）

一个合理的工程化数据结构示例：

dataset/
 ├── patient_001/
 │    ├── t1.npy
 │    ├── t2.npy
 │    └── label.csv
 ├── patient_002/
 │    ├── t1.npy
 │    ├── t2.npy
 │    └── label.csv

核心思想只有一个：
👉 “时间”必须成为一等公民。

---

3️⃣ 影像预处理不是形式主义

以 CT 为例，预处理至少包括：

• 窗宽窗位裁剪

• 尺寸统一

• 强制归一化

示例代码：

import numpy as np

def preprocess_ct(img):
    img = np.clip(img, -1000, 400)
    img = (img - img.min()) / (img.max() - img.min())
    return img.astype(np.float32)

⚠️ 不做这一步，模型不收敛是常态。

---

六、病灶区域：为什么“全图输入”通常是错误选择？

很多新手会直接把整张 CT 喂给模型，这在医学影像中往往是低效的。

原因很简单：

• 病灶只占图像极小区域

• 大量背景是噪声

常见工程解法

• ROI 裁剪

• Patch 级输入

• 半自动标注

目的只有一个：
👉 让模型“看到该看的东西”。

---

七、CNN 在这个系统中的正确角色

CNN 不是决策者，而是“特征工程自动化工具”

在医学影像中，更合理的定位是：

CNN = 自动特征提取器

而不是：

CNN = 最终判断者

---

示例：一个克制的 CNN 结构

import torch
import torch.nn as nn

class FeatureExtractor(nn.Module):
    def __init__(self):
        super().__init__()
        self.conv = nn.Sequential(
            nn.Conv2d(1, 16, 3, padding=1),
            nn.ReLU(),
            nn.MaxPool2d(2),

            nn.Conv2d(16, 32, 3, padding=1),
            nn.ReLU(),
            nn.MaxPool2d(2)
        )
        self.fc = nn.Linear(32 * 32 * 32, 128)

    def forward(self, x):
        x = self.conv(x)
        x = x.view(x.size(0), -1)
        return self.fc(x)

这个网络的优点：

• 结构简单

• 不容易过拟合

• 易于解释

• 易于扩展

---

八、变化建模：真正决定项目价值的地方

在拿到 CNN 特征之后，才真正进入“预测”阶段。

常见三种建模方式

1️⃣ 分类变化

• 增长 / 稳定 / 缩小

2️⃣ 回归变化量

• 体积变化

• 增长指数

3️⃣ 时间序列趋势

• CNN + LSTM

• 多时间点输入

相比之下，回归 + 时间趋势往往更符合真实需求。

---

九、训练策略：医学影像不适合“暴力训练”

几个工程经验结论：

• Batch size 小一点

• 学习率保守

• 强烈建议 early stopping

• 不追求极限指标

示例训练逻辑：

optimizer = torch.optim.Adam(model.parameters(), lr=1e-4)
criterion = nn.MSELoss()

---

十、评估方式：别再只看 Accuracy

在变化预测中，更有意义的是：

• MAE

• RMSE

• 趋势一致性

mae = torch.mean(torch.abs(pred - target))

---

十一、真实踩坑总结（非常重要）

✔ 模型复杂度 ≠ 项目质量
✔ 医学逻辑 > 网络结构
✔ 数据稳定性 > fancy 技术
✔ 能解释的模型永远更值钱

---

十二、这个工程方案的实际价值

• 可扩展到真实医学研究

• 可作为长期跟踪系统

• 可自然升级到 3D / Transformer

• 非课程作业级项目

---

十三、

医学影像 AI 的核心问题，从来不是“用什么模型”，
而是：

你到底在解决什么问题？

当你把问题从“是什么”转向“在怎么变化”，
AI 才真正开始变得有价值。