在医疗影像分析领域，深度学习技术正逐步改变传统癌症诊断模式。本项目以乳腺癌病理切片分析为切入点，指导学生构建卷积神经网络模型，实现组织病理图像的自动分类与诊断。通过系统学习数据预处理、模型构建及结果可视化等关键环节，参与者将掌握将人工智能技术应用于实际医学问题的完整方法论。
| 阶段 | 主要内容 | 成果产出 |
|---|---|---|
| 基础构建 | Python编程基础与OpenCV图像处理 | 病理图像预处理脚本 |
| 模型开发 | TensorFlow/Keras框架实践 | 定制化诊断模型 |
| 论文撰写 | 科研论文结构与写作规范 | 可发表学术论文 |
项目采用分段式培养模式，每两周设置阶段性目标考核。导师团队包含清华大学医学人工智能实验室成员，定期开展在线研讨会议。实验数据来源于公开医学影像数据库，确保研究过程符合伦理规范。
从选题到发表全程跟踪，确保达到CPCI/SCOPUS收录标准
根据学生表现提供个性化推荐信，突出科研能力
