可否借鉴预训练在大数据集上无监督学习的思路，给普通规模的模型以自己设定的数据集，可能是类型相近的规模较小的数据集，其学习的先后顺序有什么依赖关系，以CT，MRI，病理，以及不同器官组织的病变图像为例说明

是的，可以借鉴预训练在大数据集上无监督学习的思路，对于规模较小的数据集进行自监督学习或半监督学习，来提高模型的泛化能力和精度。

对于CT、MRI、病理以及不同器官组织的病变图像这样不同类型的数据集，学习的先后顺序可以根据数据的特点来确定。一种可能的情况是，先进行基础的特征学习，如边缘检测、纹理特征提取等，这些学习可以在所有类型的图像数据上进行。然后，可以根据不同类型的数据集，分别进行一些特定的学习。比如，对于CT和MRI数据集，可以进行对比度增强、噪声去除等预处理；对于病理图像数据集，可以进行细胞分割、核分割等处理；对于不同器官组织的病变图像，可以进行分割和分类等任务。在进行这些任务时，可以使用自监督学习或半监督学习的方法来提高模型的泛化能力。

总之，学习的先后顺序应该根据数据的特点和任务的要求来确定，以达到最好的效果。同时，使用自监督学习或半监督学习的方法可以有效地提高模型的泛化能力和精度。