【医学影像 AI】使用 PyTorch 和 MedicalTorch 实现脊髓灰质分割

摘要： 脊髓灰质 (Spinal Cord Gray Matter, SCGM) 的精确分割在神经系统疾病的诊断、预后评估和治疗效果监测中具有至关重要的临床意义。然而，由于脊髓MRI图像中灰质区域尺寸小、形状复杂多变、以及与白质对比度低等因素，自动分割面临巨大挑战。近年来，深度学习技术，特别是基于卷积神经网络 (Convolutional Neural Networks, CNNs) 的方法，在医学影像分割领域取得了显著进展。本篇博客旨在为熟悉深度学习但缺乏医学影像背景的研究者，以及了解医学影像但对深度学习实践经验不足的医学专业人士，提供一个详尽的指南。我们将逐步介绍如何利用强大的深度学习框架 PyTorch 及其针对医学影像处理的扩展库 MedicalTorch，实现对脊髓灰质的自动分割。内容涵盖环境搭建、公开数据集 (GM SC Challenge) 的获取与预处理、经典的 U-Net 分割模型的构建与训练，以及最终的模型性能评估。本文将提供完整的、可直接运行的 Python 项目代码，并重点阐述代码实现细节与调试技巧，力求帮助读者从入门到精通，掌握将深度学习应用于脊髓灰质分割的实践能力。

引言：脊髓灰质分割的重要性与挑战

脊髓是中枢神经系统的重要组成部分，负责传递大脑与身体其他部位之间的神经信号。它主要由内部的灰质 (Gray Matter, GM) 和外部的白质 (White Matter, WM) 构成。灰质主要包含神经元胞体、树突、无髓鞘轴突和神经胶质细胞，是神经冲动