醫(yī)學(xué)影像AI技術(shù)突破性課程
在醫(yī)療技術(shù)革新浪潮中,醫(yī)學(xué)影像智能診斷研究培訓(xùn)項(xiàng)目應(yīng)運(yùn)而生。該課程聚焦機(jī)器學(xué)習(xí)算法在醫(yī)學(xué)圖像處理中的實(shí)際應(yīng)用,通過(guò)實(shí)驗(yàn)室科研訓(xùn)練體系,系統(tǒng)傳授影像組學(xué)分析與臨床大數(shù)據(jù)處理的核心技術(shù)。
課程適配對(duì)象解析
學(xué)習(xí)者類(lèi)型 | 技術(shù)要求 | 發(fā)展方向 |
計(jì)算機(jī)/人工智能專(zhuān)業(yè)學(xué)生 | 掌握Python/Matlab基礎(chǔ) | 醫(yī)學(xué)影像算法開(kāi)發(fā) |
生物醫(yī)學(xué)工程研究者 | 了解深度學(xué)習(xí)框架 | 智能診斷系統(tǒng)研發(fā) |
注:學(xué)員需具備編程基礎(chǔ),課程提供PyTorch/TensorFlow專(zhuān)項(xiàng)訓(xùn)練模塊
三階段進(jìn)階培養(yǎng)體系
階段:線(xiàn)上基礎(chǔ)強(qiáng)化(54課時(shí))
- 醫(yī)學(xué)影像處理數(shù)學(xué)基礎(chǔ)
- 卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)原理剖析
- DICOM標(biāo)準(zhǔn)與醫(yī)學(xué)圖像格式
第二階段:線(xiàn)下科研實(shí)戰(zhàn)(58課時(shí))
- CT/MRI多模態(tài)數(shù)據(jù)融合
- 病灶自動(dòng)分割算法優(yōu)化
- 診斷模型驗(yàn)證與調(diào)參
科研產(chǎn)出與認(rèn)證體系
? 個(gè)性化項(xiàng)目研究報(bào)告
? 國(guó)際會(huì)議論文寫(xiě)作指導(dǎo)
? 實(shí)驗(yàn)室推薦信(含署名)
? IEEE格式學(xué)術(shù)報(bào)告
技術(shù)能力提升路徑
課程重點(diǎn)涵蓋醫(yī)學(xué)影像預(yù)處理、特征提取、模型訓(xùn)練全流程,通過(guò)肺癌篩查、腦腫瘤分割等典型案例,深入講解UNet、ResNet等經(jīng)典網(wǎng)絡(luò)在醫(yī)學(xué)領(lǐng)域的改良應(yīng)用。