借助这个革命性的100%在线课程，您将通过诊断影像的支持设计定制治疗方案”

世界卫生组织最近发布的一份报告反映，在医疗实践中实施人工智能算法可以将诊断准确性提高20%，同时将判读时间缩短30%。准确性的提高归功于机器学习能够分析大量医学影像数据，识别人眼可能忽视的微妙模式，并根据可靠的证据提供第二意见。因此，医生需要使用该仪器来更快地响应患者的需求，从而提高护理质量。

在此背景下，TECH启动了一门利用人工智能进行医学诊断的影像分析的开创性课程。学术大纲由该领域的参考文献设计，将深入研究从使用软件平台分析影像或分割算法到改进自动解释的处理技术等主题。接着，教学大纲将深入探讨如何使用深度学习算法来检测亚微观模式。通过这种方式，毕业生将发展先进的临床技能，利用人工智能及早识别各种病理，其中神经退行性疾病最为突出。

此外，大学学位通过100%在线方式授课，使医生更容易规划自己的学习时间表，体验完全高效的更新。此外，专家将享受旨在促进动态和自然教学的各种多媒体资源。要访问虚拟校园，学生只需要一台能上网的设备（包括自己的智能手机）。经验丰富的教学人员也会随时为他们提供支持，解决他们在学习过程中可能出现的任何疑问。

课程包括临床案例，使方案的制定尽可能地接近医疗护理的现实”

这个利用人工智能进行医学诊断的影像分析专科文凭包含市场上最完整又最新的教育课程。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

您将深入研究人工智能如何根据遗传和影像资料提供定制治疗”

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。

您想开发模型来评估风险并预测肿瘤疾病的进展吗？只需 3 个月即可获得该学位"

通过 TECH Relearning 系统，您将更新您的知识以适应您的需求，而无需依赖外部教学条件"

该大学课程是根据利用人工智能进行医学诊断的影像分析的真实参考资料编写的。该研究计划将深入研究深度学习或卷积神经网络等新兴工具在放射学领域的使用。此外，大纲还将深入探讨 Fabric Genomics 平台如何分析大量基因组数据，以识别与各种病理相关的遗传变异。通过这种方式，专家将检测生物标志物，从而预测疾病的出现或进展，从而促进预防性和定制治疗的实施。

您将在临床环境中实施人工智能系统，显着优化工作流程”

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. 用于功能影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Machine Learning技术预测疾病进展

模块 2.人工智能在医学影像研究和分析中的高级应用

2.1. 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

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

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

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

2.3. 将影像数据与其他生物医学来源集成的方法

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

2.4. 使用Enlitic Curie进行多学科研究中的医学影像数据

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

2.5. 针对医学影像的深度学习算法与Aidoc

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

2.6. 深度模型学习的特征解释与可视化的挑战

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

2.7. 影像诊断中的计算机模拟与建模

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

2.8. 虚拟现实与增强现实在医学影像可视化与分析中的应用

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

2.9. 应用于影像诊断的数据挖掘工具与Radiomics

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

2.10. 使用Oncimmune进行生物标志物的开发与验证

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

模块 3.通过人工智能实现医疗诊断的定制和自动化

3.1. 人工智能在基因组测序中的应用以及与织物基因组学影像结果的关联

3.1.2. 用于基因组与影像数据整合的人工智能技术
3.1.3. 用于将基因变异与影像中可见病理相关联的预测模型
3.1.4. 自动分析序列及其在影像中的表示的算法开发
3.1.5. 基因组学与影像学融合的临床影响案例研究

3.2. PathAI在生物医学影像详细分析中的人工智能进展

3.2.1. 细胞级别影像处理与分析技术的创新
3.2.2. 人工智能在显微镜影像分辨率提升中的应用
3.2.3. 专门用于检测亚显微结构模式的Deep Learning算法
3.2.4. 人工智能进展对生物医学研究与临床诊断的影响

3.3. Butterfly Network在医学影像采集与处理中的自动化

3.3.1. 优化影像采集参数的自动化系统
3.3.2. 人工智能在影像设备管理与维护中的应用
3.3.3. 在医疗流程中实时处理影像的算法
3.3.4. 医院与诊所中自动化系统实施的成功案例

3.4. Tempus AI通过人工智能与精准医学实现诊断定制

3.4.1. 基于基因与影像档案的定制诊断人工智能模型
3.4.2. 在治疗规划中整合临床与影像数据的策略
3.4.3. 通过人工智能对临床结果的精准医学影响
3.4.4. 实施定制医疗的伦理和实践挑战

3.5. Caption Health的人工智能辅助诊断创新

3.5.1. 新型人工智能工具的开发以早期检测疾病
3.5.2. 用于复杂病理解释的人工智能算法进展
3.5.3. 将人工智能辅助诊断整合到日常临床实践中
3.5.4. 医疗专业人员对人工智能诊断的有效性与接受度评估

3.6. DayTwo AI在微生物组影像分析中的人工智能应用

3.6.1. 微生物组研究中影像分析的人工智能技术
3.6.2. 将微生物组影像数据与健康指标相关联
3.6.3. 微生物组发现对治疗决策的影响
3.6.4. 微生物组影像标准化与验证的挑战

3.7. AliveCor利用wearables改善诊断影像的解释

3.7.1. 将wearables数据与医学影像整合以实现完整诊断
3.7.2. 用于分析连续数据及其在影像中的表示的人工智能算法
3.7.3. 用于健康监测的wearables 技术创新
3.7.4. 通过wearables与影像诊断改善生活质量的案例研究

3.8. 通过人工智能管理临床试验中的诊断影像数据

3.8.1. 用于高效管理大量影像数据的人工智能工具
3.8.2. 确保多中心研究中数据质量与完整性的策略
3.8.3. 在临床试验中进行预测分析的人工智能应用
3.8.4. 全球试验中影像协议标准化的挑战与机遇

3.9. 通过先进的人工智能诊断辅助治疗与疫苗开发

3.9.1. 使用人工智能设计基于影像与临床数据的定制治疗
3.9.2. 在影像诊断支持下加速疫苗开发的人工智能模型
3.9.3. 通过影像跟踪评估治疗效果
3.9.4. 人工智能对新疗法开发时间与成本降低的影响

3.10. ImmunoMind在免疫学与免疫反应研究中的人工智能应用

3.10.1. 与免疫反应相关影像解释的人工智能模型
3.10.2. 影像学数据与免疫分析整合以实现精准诊断
3.10.3. 用于自身免疫疾病的影像生物标志物开发
3.10.4. 通过人工智能实现免疫治疗定制的进展

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