借助这门 100% 在线大学课程，您将应用最具创新性的医学影像处理技术来及早发现肺癌等各种疾病” 

世界卫生组织的一项新研究表明，使用人工智能解读医学影像可以将复杂病理的诊断错误减少 30%，其中癌症和神经系统疾病的诊断错误尤为突出。鉴于此，该实体敦促医生开发有助于疾病早期发现，治疗监测和临床干预个性化的算法。 

在此背景下，TECH 开发了人工智能在医学影像研究和分析中的高级应用大学课程的开创性大学课程。学术大纲将深入研究从用于多学科数据集成可视化的用户界面设计或检测异常的早期预警系统到用于治疗计划的最复杂的可视化工具等主题。据此，课程大纲将分析数据挖掘技术如何识别相关生物标志物，例如肺密度的变化，以识别肺纤维化等疾病。通过这种方式，毕业生将培养先进的技能来处理深度学习等新兴工具，以优化医学影像的处理。 

另一方面，大学课程以Relearning方法为基础，TECH是该方法的先驱，保证了复杂概念的彻底同化。从这个意义上说，应该指出的是，医生访问这个虚拟校园唯一需要的是能够访问互联网的设备（例如手机，平板电脑或电脑）。通过这种方式，毕业生将能够访问不同的多媒体资源，例如解释视频，案例研究和互动摘要。 

您将从模拟学习环境中的真实案例中汲取有用的经验教训”

这门人工智能在医学影像研究和分析中的高级应用大学课程包含市场上最完整又最课程。主要特点是：

• 由人工智能专家介绍案例研究的发展情况 
• 这门课程的内容图文并茂示意性强,实用性强为那些视专业实践至关重要的学科提供了科学和实用的信息 
• 进行自我评估以改善学习的实践练习 
• 特别强调创新的方法论  
• 理论知识,专家预论,争议主题讨论论坛和个人反思工作 
• 可以通过任何连接互联网的固定或便携设备访问课程内容 

您将深入研究如何在影像引导外科手术中使用增强现实技术，以促进神经或动脉等精细结构的精确定位”

这门课程的教学人员包括来自这个行业的专业人士，他们将自己的工作经验带到了这一培训中还有来自领先公司和著名大学的公认专家。

通过采用最新的教育技术制作的多媒体内容，专业人士将能够进行情境化学习即通过模拟环境进行沉浸式培训以应对真实情况。

这门课程的设计集中于基于问题的学习，通过这种方式专业人士需要在整个学年中解决所遇到的各种实践问题。为此，你将得到由知名专家制作的新型交互式视频系统的帮助。

您是否希望使用最具创新性的临床验证技术来影像生物标志物以用于诊断？只需 6 周即可完成该大学课程"

通过 TECH 使用的 Relearning 系统，你将减少长时间的学习和记忆。你的知识会逐步更新！"

该大学课程的教材由人工智能在医学影像研究和分析中的高级应用领域的知名专家编写。该课程将深入研究诸如将影像数据与其他生物医学来源集成的方法或开发特定影像的神经网络架构以检测异常的早期预警系统等问题。同样，教学大纲将深入研究用于手术规划的最具创新性的模拟技术，这将使专业人员能够可视化患者的个体解剖结构以预测并发症。

您将实施人工智能模型来识别不同医学成像模式例如磁共振，计算机断层扫描或超声中的病理” 

模块 1.人工智能在医学影像研究和分析中的高级应用 

1.1. 通过Flatiron Health在医学影像中使用人工智能设计和执行观察研究 

1.1.1. 观察性研究中人群选择的标准 人工智能 
1.1.2. 控制影像研究中混杂变量的方法 
1.1.3. 观察性研究的长期随访策略 
1.1.4. 人工智能模型的结果分析和验证在真实的临床环境中 

1.2. 使用Arterys Cardio AI验证和校准影像解释中的AI模型 

1.2.1. 应用于诊断影像模型的交叉验证技术 
1.2.2. 人工智能预测中概率的校准方法 
1.2.3. 评估的绩效标准和精确度指标 人工智能 
1.2.4. 在不同人群和条件下实施稳健性测试 

1.3. 将影像数据与其他生物医学来源集成的方法 

1.3.1. 改善影像解释的数据融合技术 
1.3.2. 联合分析影像和基因组数据以进行准确诊断 
1.3.3. 将临床和实验室信息集成到系统中人工智能 
1.3.4. 开发用户界面以便集成多学科数据的可视化 

1.4. 使用Enlitic Curie进行多学科研究中的医学影像数据 

1.4.1. 跨学科合作以进行影像的高级分析 
1.4.2. 将其他领域的人工智能技术应用于影像诊断 
1.4.3. 在大规模和异构数据管理中的挑战与解决方案 
1.4.4. 成功的多学科应用案例研究 

1.5. 针对医学影像的深度学习算法与Aidoc 

1.5.1. 针对特定影像开发神经网络架构 
1.5.2. 医学影像模型的超参数优化 
1.5.3. 迁移学习及其在放射学中的适用性 

1.6. 深度模型学习的特征解释与可视化的挑战

1.6.1. 通过Viz.ai自动化优化医学影像的解释
1.6.2. 自动化诊断流程以提高操作效率
1.6.3. 异常检测中的早期预警系统
1.6.4. 通过人工智能工具减轻放射科医生的工作负担
1.6.5. 自动化对诊断准确性和速度的影响

1.7. 影像诊断中的计算机模拟与建模

1.7.1. 用于训练和验证人工智能算法的模拟
1.7.2. 疾病建模及其在合成影像中的表示
1.7.3. 使用模拟进行治疗和手术规划
1.7.4. 实时影像处理的计算技术进展

1.8. 虚拟现实与增强现实在医学影像可视化与分析中的应用

1.8.1. 用于影像诊断教育的虚拟现实应用
1.8.2. 在影像引导的外科手术中使用增强现实
1.8.3. 用于治疗规划的高级可视化工具
1.8.4. 开发沉浸式界面以审查放射学研究

1.9. 应用于影像诊断的数据挖掘工具与Radiomics

1.9.1. 医学影像大库数据提取技术
1.9.2. 在影像数据集中应用模式分析
1.9.3. 通过影像数据挖掘识别生物标志物
1.9.4. 将数据挖掘与机器学习整合用于临床发现

1.10. 使用Oncimmune进行生物标志物的开发与验证 

1.10.1. 在各种疾病中识别影像生物标志物的策略 
1.10.2. 影像生物标志物的临床验证以供诊断使用 
1.10.3. 影像生物标志物对定制治疗的影响 
1.10.4. 通过人工智能检测和分析生物标志物的新兴技术  

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