医疗影像识别模型数据准备核心是保障质量、标注一致与分布合理。需清洗DICOM/NIfTI原始数据，标准化格式与灰度范围；明确任务类型后生成可复现的病灶标注掩码。
医疗影像识别模型的数据准备，核心是保证数据质量、标注一致性与分布合理性。直接决定模型能否泛化到真实临床场景，不是简单“把图片扔进文件夹”就能跑通的事。
医院提供的DICOM或NIfTI文件常含噪声、伪影、不完整序列或非目标部位扫描。需先做基础过滤：
StudyDescription含“XR”“CT”“MRI”）或设备缺失的样本医生标注的ROI需转化为模型可学习的监督信号。重点不是“画得准”，而是“定义清晰、可复现”：
医疗数据稀缺且分布不均，划分和增强必须兼顾统计稳健性与临床真实性：
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PyTorch/TensorFlow训练时IO常成瓶颈，尤其3D影像。提前处理能提速3倍以上：
基本上就这些。不复杂但容易忽略——比如忘了按病人ID划分，模型在测试集上AUC虚高0.15，上线后一用就崩。数据准备没做好，后面调参再猛也是白搭。
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