課程目錄
在醫(yī)療領(lǐng)域,人工智能(AI)與醫(yī)學(xué)影像、醫(yī)學(xué)圖像處理、計算機視覺的融合,正推動著醫(yī)療技術(shù)的革命性發(fā)展。醫(yī)學(xué)影像作為疾病診斷的重要依據(jù),包含 X 光、CT、MRI、超聲等多種形式,但傳統(tǒng)人工讀片存在效率低、易受主觀因素影響等問題。
計算機視覺技術(shù)賦予機器 “看懂” 醫(yī)學(xué)影像的能力,它通過識別圖像中的特征模式,實現(xiàn)對病灶的精準(zhǔn)檢測與分析。醫(yī)學(xué)圖像處理則進(jìn)一步優(yōu)化影像質(zhì)量,增強關(guān)鍵信息,輔助醫(yī)生更清晰地觀察病變。人工智能在此基礎(chǔ)上,利用深度學(xué)習(xí)算法,對海量醫(yī)學(xué)影像數(shù)據(jù)進(jìn)行學(xué)習(xí),構(gòu)建出疾病預(yù)測與診斷模型。例如,AI 能快速識別肺部 CT 影像中的結(jié)節(jié),并判斷其良惡性;在眼科領(lǐng)域,通過分析視網(wǎng)膜圖像篩查糖尿病視網(wǎng)膜病變,提前發(fā)現(xiàn)潛在風(fēng)險。
這些技術(shù)的結(jié)合不僅提升了診斷的準(zhǔn)確性與效率,還能為醫(yī)生提供治療方案的輔助決策,甚至在疾病早期篩查、遠(yuǎn)程醫(yī)療等場景中發(fā)揮重要作用。未來,“人工智能 + 醫(yī)療” 有望打破醫(yī)療資源分配不均的現(xiàn)狀,讓更多患者受益于先進(jìn)的醫(yī)療技術(shù),成為醫(yī)療健康行業(yè)創(chuàng)新發(fā)展的核心驅(qū)動力。
以上從技術(shù)應(yīng)用與意義層面做了介紹。如果你想深入了解某一技術(shù)的案例,或是對內(nèi)容深度、方向有調(diào)整需求,歡迎隨時和我說。

          課程目錄
AI+醫(yī)療該怎么做?
AI在醫(yī)學(xué)方向的應(yīng)用
1-醫(yī)學(xué)疾病數(shù)據(jù)集介紹
2-Resnet網(wǎng)絡(luò)架構(gòu)原理分析
3-dataloader加載數(shù)據(jù)集
4-Resnet網(wǎng)絡(luò)前向傳播
5-殘差網(wǎng)絡(luò)的shortcut操作
6-特征圖升維與降采樣操作
7-網(wǎng)絡(luò)整體流程與訓(xùn)練演示
8.1-Unet網(wǎng)絡(luò)編碼與解碼過程
9.2-網(wǎng)絡(luò)計算流程
10.3-Unet升級版本改進(jìn)
11.4-后續(xù)升級版本介紹
12.1-醫(yī)學(xué)細(xì)胞數(shù)據(jù)集介紹與參數(shù)配置
13.2-數(shù)據(jù)增強工具
14.3-Debug模式演示網(wǎng)絡(luò)計算流程
15.4-特征融合方法演示
16.5-迭代完成整個模型計算任務(wù)
17.6-模型效果驗證
【U2NET顯著性檢測實戰(zhàn)】 1-任務(wù)目標(biāo)與網(wǎng)絡(luò)整體介紹
2-顯著性檢測任務(wù)與目標(biāo)概述
3-編碼器模塊解讀
4-解碼器輸出結(jié)果
5-損失函數(shù)與應(yīng)用效果
【醫(yī)學(xué)心臟視頻數(shù)據(jù)集分割建模實戰(zhàn)】1-數(shù)據(jù)集與任務(wù)概述
2-項目基本配置參數(shù)
3-任務(wù)流程解讀
4-文獻(xiàn)報告分析
5-補充:視頻數(shù)據(jù)源特征處理方法概述
6-補充:R(2plus1)D處理方法分析
【中文命名體識別】8.1-數(shù)據(jù)與任務(wù)介紹
9.2-整體模型架構(gòu)
10.3-數(shù)據(jù)-標(biāo)簽-語料庫處理
11.4-輸入樣本填充補齊
12.5-訓(xùn)練網(wǎng)絡(luò)模型
13.6-醫(yī)療數(shù)據(jù)集(糖尿病)實體識別
14.Transformer在醫(yī)學(xué)分割領(lǐng)域應(yīng)用與拓展
15.1-論文整體分析.mp4
16.2-核心思想分析.mp4
17.3-網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)計算流程概述.mp4
18.4-論文公式計算分析.mp4
19.5-位置編碼的作用與效果.mp4
20.6-拓展應(yīng)用分析.mp4
21.1-項目環(huán)境配置
22.2-醫(yī)學(xué)數(shù)據(jù)介紹與分析
23.3-基本處理操作
24.4-AxialAttention實現(xiàn)過程
25.5-位置編碼向量解讀
26.6-注意力計算過程與方法
27.7-局部特征提取與計算
【YOLOv5細(xì)胞檢測】任務(wù)與細(xì)胞數(shù)據(jù)集介紹
【YOLOv5細(xì)胞檢測】2-模型與算法配置參數(shù)解讀
【YOLOv5細(xì)胞檢測】3-網(wǎng)絡(luò)訓(xùn)練流程演示
【YOLOv5細(xì)胞檢測】4-效果評估與展示
【YOLOv5細(xì)胞檢測】5-細(xì)胞檢測效果演示
23.3-知識圖譜在醫(yī)療領(lǐng)域應(yīng)用實例.
1.1-知識圖譜通俗解讀
2.2-知識圖譜在搜索引擎中的應(yīng)用
3.3-知識圖譜在醫(yī)療領(lǐng)域應(yīng)用實例
4.4-金融與推薦領(lǐng)域的應(yīng)用
5.5-數(shù)據(jù)獲取分析
6.1-數(shù)據(jù)關(guān)系抽取分析
7.2-常用NLP技術(shù)點分析
8.3-graph-embedding的作用與效果
9.4-金融領(lǐng)域圖編碼實例
10.5-視覺領(lǐng)域圖編碼實例
11.6-圖譜知識融合與總結(jié)分析
12.1-Neo4j圖數(shù)據(jù)庫介紹
13.2-Neo4j數(shù)據(jù)庫安裝流程演示
14.3-可視化例子演示
15.4-創(chuàng)建與刪除操作演示
16.5-數(shù)據(jù)庫更改查詢操作演示
17.1-使用Py2neo建立連接
18.2-提取所需的指標(biāo)信息
19.3-在圖中創(chuàng)建實體
20.4-根據(jù)給定實體創(chuàng)建關(guān)系
21.1-項目概述與整體架構(gòu)分析
22.2-醫(yī)療數(shù)據(jù)介紹及其各字段含義
23.3-任務(wù)流程概述
24.4-環(huán)境配置與所需工具包安裝
25.5-提取數(shù)據(jù)中的關(guān)鍵字段信息
26.6-創(chuàng)建關(guān)系邊
27.7-打造醫(yī)療知識圖譜模型
28.8-加載所有實體數(shù)據(jù)
29.9-實體關(guān)鍵詞字典制作
30.10-完成對話系統(tǒng)構(gòu)建
31.1-關(guān)系抽取要完成的任務(wù)演示與分析
32.2-LTP工具包概述介紹
33.3-pyltp安裝與流程演示
34.5-依存句法概述
36.7-語義角色構(gòu)建與分析
37.8-設(shè)計規(guī)則完成關(guān)系抽取

郵箱
huangbenjincv@163.com

元氏县| 夏河县| 凤山县| 玉门市| 永德县| 龙岩市| 横山县| 华池县| 抚远县| 丘北县| 无为县| 长泰县| 靖边县| 葫芦岛市| 巴东县| 通城县| 太仆寺旗| 潜江市| 启东市| 和龙市| 海原县| 白河县| 新昌县| 永修县| 汤原县| 阿克苏市| 德格县| 郁南县| 潜山县| 徐水县| 屏东县| 丽水市| 阜新市| 青海省| 南安市| 阜城县| 中江县| 佳木斯市| 麻城市| 兴安盟| 三台县|