一、培训目标：
1、为每位学员统一配置数据标注、格式转化、训练模型（病灶识别、病灶位置、病灶分割）的集成试验平台，以方便零基础学员迅速进入实验验证。
2、结合具体临床实际案例，进行案例讲解和专题讨论，有效的提升学员解决临床和科研问题的能力。
3、《癌症的生存率预测》、《乳腺癌识别》《COVID-19 新冠肺炎识别》、《人脑肿瘤分割》、
《皮肤疾病病灶区域分割》等经典案例实践训练。
二、结构化数据
以《乳腺癌数据分析及自动诊断》数据为例，进行结构化数据的介绍。其数据的典型特点为：
三、医院影像数据--分类任务
以《乳腺癌识别》以及《COVID-19 新冠肺炎识别》为例，介绍何如从 CT 扫描数据中识别指定疾病。
四、医学影像数据--分割任务
以《人脑肿瘤分割》以及《皮肤疾病病灶区域分割》为例，介绍如何使用分割算法将制定区域从图像中分割出来。
五、医学实验平台
路径：任务→案例指向→问题分类→模型匹配→对比实验→效果测试→半开放式开发→升级、迁移
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多任务适配： |
1. 2D影像分类，涉及病灶识别， 疾病类型诊断。 2. 2D影像分割，病灶区域分割。 3. 2D感兴趣区域检测 |
4. 3D器官组织识别 5. 3D影像疾病诊断 |
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多算法平台： |
6. ResNet、VGG、InceptionV1- V4 7. FCN、MaskRCNN、UNet 8. SSD、YOLO V1-V4 |
9. Med3D、Unet3D、PraNet、Vnet、DenseNet3D、HyperDenseNet 10. 等常见医学影像处理网络结构 |
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多样化数据全适用： |
11. 结构化数据 12. CT数据 13. 超声数据 14. MRI数据 |
15. X-Ray数据 16. 时间序列数据 17. 2D、3D数据 |
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应用一站式平台： |
18. 数据标注 19. 数据预处理 20. 数据适配 |
21. 模型适配 22. 自动调取算力 |
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半开放式开发： |
23. 多样化、多种类实验并行 24. 底层代码模块化 |
25. 升级优化路径开放，升级、扩展、迁移逻辑清晰 |
六、售后
以学员自己课题实验为基础，开展免费课程!
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医学影像组学人工智能算法构建培训班日程安排表
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日期 |
时间 |
内容 |
地点 |
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10月22日 |
建立微信讨论群，发课件，辅助学员进入医学实验平台，发上课房间号和密码 |
腾讯会议 |
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10月23日 |
9:00—11:30 |
人工智能与影像组学综述 影像组学SCI论文、专利、基金申请写作思路重要内容 医学实验平台基本操作 |
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14:00—17:30 |
平台中的影像组学案例剖析 平台的标注数据 |
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10月24日 |
9:00—11:30 |
案例演示及实操 算法模型调优 |
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14:00—17:30 |
如何搭建高性能实验平台实验环境配置 |
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10月25日 |
9:00—11:30 |
数据处理Python入门指导 |
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14:00—17:30 |
Pytorch入门 |
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案例详解 |
《癌症的生存率预测》 《乳腺癌识别》 《COVID-19 新冠肺炎识别》 《人脑肿瘤分割》 |
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数据类型 |
结构化数据 CT数据 超声数据 MRI数据 X-Ray数据 时间序列数据 2D、3D数据 |
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售后 |
以学员自己课题实验为基础，开展免费课程 |
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| 票种名称 | 价格 | 原价 | 票价说明 |
| 会议费，培训费，资料费 | ¥4300 | ¥4300 | 包含课件，资料，数据，平台永久使用权 |
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