通过这个基于Relearning的大学课程，您将掌握最具创新性的人工智能技术，以便从医学影像中早期识别神经系统疾”

世界卫生组织最近发布的一份报告显示，使用人工智能解读医学影像可以将癌症或心血管疾病等复杂病理的诊断错误减少 30%，从而显着改善临床结果。在这种情况下，专业人员必须站在该领域最新进展的最前沿，以显着优化患者护理并及早发现各种疾病。

在此背景下，TECH设计了诊断成像中的人工智能创新的独家课程。学术大纲将参考该领域的参考文献，深入探讨从图像分割算法或人工智能在介入心脏病学中的应用到从超声影像中提取临床特征等因素。据此，课程大纲将分析医学影像文档和Nuance PowerScribe 360​​ 报告中自然语言处理的最新趋势。同样，教材将提供最先进的慢性病监测技术。通过这种方式，毕业生将获得临床技能，以应用深度学习，卷积神经网络或深度学习等工具来诊断病情。

此外，大学课程将基于由TECH支持的颠覆性Relearning系统，并将附有各种多媒体资源，补充读物和详细视频。都来自灵活的方法，不遵循严格的时间表，以便医生可以根据其他专业职责调整他们的学术更新。沿着这些思路，毕业生唯一需要的是拥有一个可以上网的电子设备，让自己沉浸在虚拟校园中，并享受教育市场上最新的教材。

大学学位让你有机会在真实的环境中更新你的知识，并具有尖端技术机构最严格的科学严谨性”

这门诊断影像中的人工智能创新大学课程包含市场上最完整有最新的教育课程。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

您是否正在寻求开发自定义算法来使用医学影像自动诊断和预测疾病？只需 6 个月即可获得该学位”

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。

借助 TECH 的 100% 在线方法，您将轻松实现您的学术目标，而无需前往学习中心"

您将深入研究放射学报告的自动生成，这将使您能够提高临床评估的准确性"

该大学课程由诊断成像中的人工智能创新领域的真正专家开发。该课程将深入探讨医学影像解读算法，放射学中卷积神经网络的使用或提高影像质量的降噪方法等领域的最新进展。此外，大纲还将深入探讨如何利用人工智能对阿尔茨海默氏症等神经退行性疾病进行早期诊断。因此，毕业生将获得先进的临床技能，以掌握深度学习等颠覆性影像处理技术。

您将使用深度学习或卷积神经网络等先进技术来检测医学影像中的异常情况”

模块 1.诊断影像中的人工智能创新

1.1. IBM Watson Imaging Clinical Review诊断影像中的人工智能技术和工具

1.1.1. 领先的医学影像分析软件平台
1.1.2. 放射学专用深度学习工具
1.1.3. 硬件创新加速影像处理
1.1.4. 人工智能系统在基础设施中的集成现有医院

1.2. 使用DeepMind AI解读医学影像进行乳腺癌分析的统计方法和算法

1.2.1. 影像分割算法
1.2.2. 医学影像中的分类和检测技术
1.2.3. 卷积神经网络在放射学中的应用
1.2.4. 降噪和影像质量改善方法

1.3. 使用 Google Cloud Healthcare API进行诊断影像的实验设计和结果分析

1.3.1. 人工智能算法验证协议的设计
1.3.2. 比较人工智能性能的统计方法 和放射科医生
1.3.3. 人工智能测试的多中心研究配置
1.3.4. 功效测试结果的解释和呈现

1.4. 检测低分辨率影像中的细微图案

1.4.1. 人工智能用于神经退行性疾病的早期诊断
1.4.2. 人工智能在介入心脏病学中的应用
1.4.3. 使用人工智能优化影像拍摄协议

1.5. 生物医学影像分析与处理

1.5.1. 改善自动解释的预处理技术
1.5.2. 组织学影像中的纹理和图案分析
1.5.3. 从超声影像中提取临床特征
1.5.4. 临床研究中纵向影像分析的方法

1.6. 使用 OsiriX MD 进行诊断影像的高级数据可视化

1.6.1. 开发用于探索3D影像的图形界面
1.6.2. 用于可视化医学影像时间变化的工具
1.6.3. 用于解剖学教学的增强现实技术
1.6.4. 外科手术实时可视化系统

1.7. 使用 Nuance PowerScribe 360​​ 进行医学影像文档和报告中的自然语言处理

1.7.1. 自动生成放射报告
1.7.2. 从电子病历中提取相关信息
1.7.3. 影像学与临床表现相关性的语义分析
1.7.4. 基于文本描述的影像搜索和检索工具

1.8. 医学影像异构数据的整合与处理

1.8.1. 用于完整诊断的影像模态融合
1.8.2. 影像分析中实验室和遗传数据的整合
1.8.3. 用于管理大量影像数据的系统
1.8.4. 标准化多个datasets集的策略

1.9. 神经网络在 Zebra Medical Vision 医学影像解读中的应用

1.9.1. 使用生成网络创建合成医学影像
1.9.2. 用于肿瘤自动分类的神经网络
1.9.3. 用于功能图像时间序列分析的深度学习
1.9.4. 预训练模型在特定医学影像数据集上的适应

1.10. 使用IBM Watson Oncology进行预测建模及其对诊断影像的影响

1.10.1. 癌症患者风险评估的预测模型
1.10.2. 用于监测慢性病的预测工具
1.10.3. 使用医学影像数据进行生存分析
1.10.4. 使用机器学习技术预测疾病进展

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