220GB 数据、32735 个病灶：DeepLesion 泛器官 CT 检测 PyTorch 从零实战此前在复现 3DCE（MICCAI 2018）的实验时，需要用 DeepLesion 数据集训练一个通用病灶检测器。说实话这个数据集比我之前做的 LIDC-IDRI 麻烦得多——LIDC 是 CT 影像 + XML 标注，结构清晰；DeepLesion 是 16-bit PNG 切片 + CSV 元数据，而且 220GB 的数据量、PACS 书签挖掘来的"不完整标注"、以及那个反直觉的文件路径命名规则，每个都能让你卡上一整天。