第64章 陈风被退学与花瑶的医疗与ai结合（2/2）

花瑶指着电脑屏幕上一堆di格式的ct影像文件，

愁眉苦脸地对林寻和张宇说，

“这些影像数据包含了海量的信息，比如像素值、灰度、纹理特征……

哪些是对诊断有意义的？哪些是噪声？

我完全不知道该如何筛选和量化。

而且，医生看片时会结合临床经验进行主观判断，

这种‘经验’怎么教给计算机？”

她又调出另一个文档：

“还有这些临床数据，

有的是数值型（比如年龄），

有的是分类型（比如是否吸烟），

还有的是文本描述（比如症状）。

不同类型的数据如何标准化，

如何融合到一个模型里，

也是个大难题。

我试了几种特征工程的方法，效果都不理想。”

张宇凑过去看了看代码：

“你用的是传统的特征提取方法？

对于医学影像这种高维数据，

可能需要用深度学习，

比如卷积神经网络n）来自主学习特征。”

“n需要大量标注好的数据进行训练，”

花瑶无奈道，

“我们医院的ct数据倒是不少，

但患者隐私保护很严格，

获取标注数据的流程非常繁琐。

而且，我对深度学习框架也不太熟悉……”

看着花瑶有些沮丧的样子，林寻拍了拍她的肩膀：

“别灰心。跨学科研究就是这样，会遇到各种意想不到的困难。

我们一起想办法。”

三人围坐在电脑前，开始了热烈的讨论。

张宇从计算机角度建议：

“数据标注的问题，可以先考虑用公开的数据集，

比如lidc-idri（肺结节影像数据库），

虽然规模有限，但可以用来初步验证模型的可行。

等模型框架稳定了，再想办法申请医院的数据授权。

至于深度学习框架，

我可以教你用tensorflow或者pytorch，

入门很快的。”

林寻则结合ai启明的能力补充道：

“启明的图像识别模块经过优化，对医学影像的特征捕捉可能有帮助。

我们可以尝试用迁移学习的方法，

先在通用图像数据集上预训练模型，

再用医学影像数据进行微调。”

花瑶眼睛一亮：

“对了！我可以请教我们医院的放射科王主任，

他是阅片专家，让他指导我们哪些影像特征是诊断的关键，

这样就能在模型设计时加入医学先验知识，减少盲目性！”

思路逐渐清晰，花瑶脸上的愁云也散去了。她感激地看着林寻和张宇：

“太好了！有你们帮忙，我感觉信心十足！”

“我们是一个团队嘛！”

张宇笑道，

“你的医学知识是核心，我的计算机技术是工具，

林寻的ai启明是加速器，

三者结合，没有解决不了的问题！”

林寻点点头，眼中闪烁着智慧的光芒：

“我们可以先搭建一个最小可行模型（mvp）。

花瑶，你负责整理和初步清洗临床数据，并联系医院专家获取专业指导；

张宇，你负责搭建深度学习模型的框架，选择合适的网络结构；

我让ai启明辅助进行影像数据的预处理和特征初步筛选。

我们每周碰一次头，同步进展，解决问题。”

窗外夜色渐浓，实验室的灯光却格外明亮。

花瑶看着身边这两个并肩作战的伙伴，心中充满了温暖和力量。

一个融合医学与人工智能的创新种子，

已在这片协作的土壤中，悄然生根发芽。