在医疗影像分析领域，深度学习技术正推动着癌症诊断方式的革命性变革。重庆清港学院的前沿科研项目聚焦乳腺癌智能诊断系统开发，通过卷积神经网络实现病理切片的自动化分析。课程设置涵盖从数据预处理到模型优化的完整开发流程，特别强化迁移学习在医疗影像中的实践应用。
课程采用阶梯式培养模式，前导阶段重点夯实Python编程与OpenCV图像处理基础，核心攻关阶段着重于PyTorch框架的实战应用。学员将完整经历论文选题、实验设计、结果分析到论文撰写的全流程科研训练。
| 阶段 | 主要内容 | 成果产出 |
|---|---|---|
| 数据预处理 | 病理切片标准化处理 | 标注数据集 |
| 模型开发 | 网络架构调优 | 诊断准确率报告 |
| 论文撰写 | 实验数据可视化 | 可发表论文 |
由清华大学生物医学工程博士领衔，联合三甲医院病理科专家组成双导师指导团队。技术导师负责算法开发指导，临床导师确保研究方向的临床实用性。
标准培养周期为4-6个月，包含48课时的系统教学和96课时的自主实验。弹性时间管理机制允许学员根据研究进度灵活调整开发节奏。
