借助这门100%在线大学课程，您将能够为医学的进步做出贡献，将创新的人工智能解决方案应用于各种病理的诊断”

人工智能在医学影像中的高级应用正在改变病理学的诊断和治疗，从利用卷积神经网络早期检测癌症，到通过分析 MRI 和断层扫描中的复杂模式来识别神经退行性疾病。此外，人工智能还可以优先考虑放射学中的危急病例，改进肿瘤分割，优化影像质量并预测疾病的演变。

从这个意义上说，学术行程包含了一个全面的方法，通过该方法，医生将加强他们在观察研究的设计和执行方面的知识，应用人工智能来选择人群，控制变量和长期随访。此外，还将利用Arterys Cardio AI等工具进一步探索模型的验证和校准，确保各种临床情况下预测的准确性。

在该学位期间，专业人员还将掌握将医学影像数据与其他生物医学来源集成的方法，通过临床，遗传和实验室信息的融合来优化诊断。同样，他们将处理多学科用例，应用特定于医学影像的深度学习算法，并了解高级研究中跨学科合作的重要性。最后，课程大纲将包括影像诊断的模拟和计算建模，重点介绍虚拟和增强现实在影像引导手术过程中的使用。

通过这种方式，这门100%在线大学课程为毕业生提供了灵活性，可以在他们喜欢的地点和时间舒适地完成课程，只需要具有互联网接入的电子设备。这是一种适应当前需求的模式，凭借革命性的Relearning 方法，确保学生处于高需求领域，包括重复关键概念，以实现内容的最佳和有机吸收。

借助广泛的创新多媒体资源库，您将在人工智能的帮助下深入研究医学影像分析中最先进的技术”

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有最新的科学课程。主要特点是：

• 由人影像诊断中的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
• 可以进行自我评估的实践以促进学习
• 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

通过Relearning方法，卫生专业人员将把临床病例的研究与基于不断重申关键概念的学习系统结合起来”

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融入到培训中还有来自知名协会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。

您将讨论图像分割和分类，病理检测，预测模型的生成以及人工智能辅助工具的开发等主题"

成为人工智能和医学影像分析方面的专家，在世界任何地方，一天中的任何时间学习本大学课程。还在等什么呢? 快报名吧！"

本大学课程将介绍人工智能和机器学习的基本概念，特别关注卷积神经网络 (CNN) 及其在医学影像检测，分割和分类中的应用。此外，还将分析影像处理技术，人工智能辅助诊断和先进深度学习工具的使用。通过这种方式，专业人员将通过使用专业软件获得实用技能，为应对自动化医学分析领域当前的挑战做好准备。

据福布斯报道，得益于世界上最好的数字大学验证的详尽教学大纲，您可以了解人工智能在医学领域提供的最新消息：TECH”

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. 应用于诊断成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. 影像生物标志物对个性化治疗的影响
1.10.4. 通过人工智能检测和分析生物标志物的新兴技术

抓住机会，了解这个学科的最新发展，将其应用于你的日常实践"