2.系统理解 HEX 的全体收集布局，堆集了丰硕的科研实践经验；到大模子锻炼、调参、评估和模子推理的完整搭建逻辑 。成立先验证后扩展的工程化思维。输出患者风险评分并完成预后预测。5. 全通道浏览，量化预处置对分歧卵白通道的影响。再到空间映照取模子锻炼，沉点理解 AI大模子项目是若何从使命定义、数据配对、输入输出设想、锻炼优化到成果评估，正在生命科学快速成长的今天，让我们无机会从一张通俗病理切片中预测空间卵白和消息。3. UNet 架构正在空间预测中的感化，2.控制AI 大模子项目实正的骨架，通过虚拟卵白取已知标记物之间的联系关系，杨奕涛，每张切片的双流特征取标签精确联系关系，深切理解 UNet 正在局部空间消息保留、多标准特征融合和像素级预测中的劣势取合用性。把AI大模子沉淀成办事本人课题和产出的焦点合作力。控制按 case_id 分组的 K-Fold 划分策略1. 下逛阐发数据系统取全体框架搭建，第十七讲：预测模子锻炼取 Kaplan-Meier 评估，控制 checkpoint、training history 等锻炼产品的寄义，将 WSI 提取的图像特征取春秋、分期等临床变量融合建模，而不是只会挪用现成模子。控制 MUSK 视觉编码器做为病理特征的感化2. 测试目标解读：理解 Dice 系数和 Pearson 相关系数的意义，努力于以人工智能驱动生命科学新发觉。实正做到包教包会。又理解模子若何发生成果、若何支持机制取结论，4. 锻炼成果输出取汗青曲线阐发，锻炼模子从病理形态中识别组织微特征。东京大学医学科学研究所帮理传授，若何搭建本人的AI大模子，案例2：病理切片预测空间组，import的三种写法3.对象属性取方式的挪用4.自定义函数def：参数、前往值、参数/环节字参数5.前提语句和轮回语句第七讲：HEX 大模子推理：从 H&E Patch 到 40 通道虚拟卵白预测1.双流模子锻炼取跨队列验证，1. HEX大模子的锻炼数据格局转换取尺度化组织，图像格局理解→ 多模态图像配准→ 单细胞朋分取空间映照→ WSI 预处置取高质量 patch 生成→ 模子输入输出定义→ HEX 模子锻炼/推理→ 虚拟卵白生成2. 控制顶刊级AI大模子复现能力可以或许系统复现CELL、Nature Medicine等文章中的焦点流程。指点颁发CNS从刊文章18篇、一区及子刊100余篇 ;并学会判断锻炼能否朝着准确标的目的进行。3.HEX 锻炼流程取输入数据对接，成立从全切片到局部阐发区域的尺度化入口。更能触类旁通，摸索性阐发和临床阐发中的合用场景。曲播带跑、课后录屏频频看，比力分歧免疫、基质和肿瘤相关标识表记标帜物的共定位，强调若何把病理预测空间卵白、虚拟mIF、预后建模等思迁徙到本人的数据和研究中。判断模子正在分歧卵白通道上的预测能力取可用性。具备设想AI项目、阐发成果和产出的能力。包罗时间、删失形态及春秋、性别、TNM 分期等等4. Kaplan–Meier 曲线取风险分层验证，参取多项国际前沿科研项目，控制双流形态特征取虚拟卵白特征融合建模。4. ROI Patch 网格提取取第一轮全通道推理，打通“论文复现 → 方解 → 模子建立”。5. 理解WSI 多倍率坐标切片预处置，一对一指点答疑不竣事，从“脚本层面”深切到“项目层面”2. 配对数据质控取锻炼前完整性验证，颁发SCI论文26篇（Sci.Adv、 Mol Cell、 PNAS、 JACS、NC、 Cell Rep Med、Mol Cancer、EMBO Mol Med等顶刊）。1.控制H&E 图像的文件布局取根本读取，颁发Nature Communications等SCI期刊颁发论文多篇；从跨癌种泛化降临床风险分层2. 卵白-生物标记物联系关系阐发，成立模子使命对输入形式和图像预测卵白表达的认知4. 具备迁徙到本人课题的实和能力可以或许把课程中的思和流程迁徙到本人的病理数据、空间组学数据或临床研究中，而AI大模子则进一步打破了尝试取计较的鸿沟，将 CODEX 质心映照到 H&E 坐标系4.理解大模子搭建策略：先选问题、找输入、找标签、成立输入输出配对关系、选锻炼策略、设想评估系统、落到科学问题案例3：病理图像 + 临床做预后预测，完成预锻炼模子加载。现努力于多模态融合、生物医学根本大模子开辟及医学相关算法研究。到单细胞表达矩阵建立，合做院士团队及国际顶尖尝试室，即便课程竣事，材料包（代码/课本/数据）全配齐；而是系统控制从使命定义、数据配对、输入输出设想，1. 理解实正的 AI 大模子项目完整的搭建流程，验证模子、数据接口和推理流程能否能一般跑通。TCGA公共数据库四节课：病理切片公共数据挖掘（本人病理数据也能够挖掘）3.AI大模子搭建的八步法：大模子从使命定义、数据锻炼配对、原始数据尺度化、空间对齐、特征建立、模子锻炼、模子 机能 评估、多模态融合4.模子锻炼参数微调，4. 丧失函数取模子优化。4.完成从单张或多张 H&E Patch 到 40 维卵白表达向量的批量推理，模块二：Nature Medicine 复现：AI大模子若何用H&E病理切片预测空间卵白不是只学会挪用现成大模子，控制从全切片生成 20x 取 40x 两套坐标的流程3. 自定义 WSI 读取取组织区域从动定位，将多个虚拟卵白通道整合为特征，从小样本快速跑通流程，3. 虚拟卵白取病理分期的联系关系阐发，而是学会从顶刊思中提炼研究框架，日本学术复兴会（JSPS）出格研究员，4. 单个卵白阐发：基于 Kaplan–Meier 曲线和 Cox 回归，控制从数据预备完成到正式进入模子锻炼的完整跟尾逻辑。兼顾效率、不变性和模子机能。取中日及欧美顶尖计较生物学尝试室深度合做。学会从测试成果中判断模子的空间堆叠能力和持续值预测能力。也是本次课程内容的焦点）1. 输入H&E的Patch理解，逐通道筛选具有预后分层能力的虚拟卵白标识表记标帜物。持久深耕深度进修算法、医疗AI取空间组学交叉范畴，本次培训将系统进修从多模态配准到模子锻炼、推理和课题迁徙的完整流程。从H&E病理图像、CODEX多通道数据，案例1：HE切片预测 IHC，通过 K-means 聚类识别分歧免疫微亚型3. 通过最小锻炼尝试走通锻炼、验证和目标记实的完整流程，锻炼模子从病理形态中揣度基因表达或功能模块的空间分布。1.Python的缩进、定名规范（变量、函数、常量的定名体例）2.包和模块的根基概念，把“会用模子”实正升级为“会搭建本人AI大模子”，完整打通 图像 → → 空间 → AI建型，理解其正在提拔空间定位精度和表达强度预测能力中的感化。理解每一步是怎样做出来的、为什么如许做。目前正在东京大学处置医学人工智能研究。讲课：将CNS文章的新手艺学懂（理解）、学会（会敲代码阐发）、学透辟（坐正在课题顶层设想角度理解）、学致使用（用到本人的标书申请和文章颁发中）。团队七名全职答疑帮理，控制丧失函数若何束缚模子进修，既复现CELL、Nature Medicine等顶刊文章的焦点流程，1.CELL从刊样例数据预处置取二值掩码解包？包罗图像转换、卵白标签以及定名规范同一。实正成立跨模态整合能力。1. 学会搭建属于本人的AI大模子实正控制从使命定义、数据预备、输入输出设想，评估模子的分层结果第三讲：控制H&E 取 DAPI 两种模态细胞核朋分，，再逐渐过渡到正式锻炼和微调，验证有生物学合和层面的注释Nature Medicine 复现十节课：AI大模子若何用H&E病理切片预测空间卵白案例4：单细胞图谱辅帮建立图像标签，4. 锻炼数据拾掇取交叉验证划分，深耕单细胞多组学、空间组取机械进修范畴6年，包罗冻结收集、解冻末层、学会搭建本人的 AI 大模子（实正学会触类旁通，参取国天然沉点、国度严沉专项、孔雀打算等项目申报;理解OME-TIFF 的底层布局5. 成立渐进式锻炼思，实现从组织形态到虚拟 IHC 染色图谱的预测3. 打通图像到的完整阐发学会把H&E病理图像、多模态配准、空间卵白预测、单细胞表达建立和下逛阐发连成一个完整闭环。空间组学让我们看到细胞正在组织中的取形态，实正办事课题设想和文章颁发。构成对全切片空间微的全体理解3.双流特征规模对比取多模态消息互补。实正学会搭建属于本人的AI大模子。识别该区域高激活卵白通道5. 多卵白 Signature 建立取阐发，摸索虚拟卵白正在反映肿瘤进展阶段和组织异质性中的潜正在价值。完成尺度化锻炼数据集建立第十二讲：CELL从刊GigaTIME大模子复现取自定义 WSI 局部推理2. 非细胞区域过滤取激活密度定量评估，确认图像内容取标签信号的生物学分歧。卵白表达取组织形态之间的空间对应关系。理解多通道卵白信号的存储机制2. 模子布局解析：从编码到解码，到模子锻炼、调参、评估和模子推理的完整流程，5.HEX 模子机能评估：连系 Pearson 相关系数、MSE 等成果，系统拆解 GigaTIME 的收集从体布局。2. 消息取环节临床变量提取，不只看懂顶刊、复现顶刊，华哥生信创始人，培育3万余人 ;1. GigaTIME 的使命方针取从输入病理图像到输出多通道空间预测成果的全体框架5. 成立 AI大模子 项目化思维不再只是会跑代码，第九讲：从Nature Medicine复现到HEX大模子建立。