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教程总数18311套Data: 1238154 GB

零基础入门影像组学与人工智能 [视频] [图文]

更新日期:
2020-10-08
教程标签:
影像组学
教程大小:
1.03 GB
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教程介绍

新兴临床研究方法影像组学,用机器学习筛选影像资料,再也不怕没时间没数据没选题!

《零基础入门影像组学与人工智能》带大家抓住未来发展趋势,用影像数据发表高分文章!

课程亮点

1.充分利用影像资料发文章,再也不怕没数据

CT,MRl,超声,PET等影像数据,都能做影像组学!

数据量大,可挖掘性高,用已有的影像资料,不收病例也能发表高分文章,临床工作者都能学!

2.新兴热门方法学,文章接收快易发表

人工智能与影像组学已成为未来发展趋势,SCI文章发表数指数性增长,基金申请已到10个亿。

现在开始学习,选题新,国际期刊感兴趣,文章接收快易发表。

3.零基础入门,学完易上手

讲师先讲解基础知识,再实例解读文章,最后再实操演示。

新手也能掌握研究流程,设计出自己的人工智能与影像组学课题。

4.面向医生的首个影像组学与人工智能在线课程

讲师出身临床,用医生听的懂的话讲解新方法!在线课程帮你节省3000元的线下培训费,在家就能轻松掌握国际热门方法学。

零基础入门影像组学与人工智能(完结)(图1)

零基础入门影像组学与人工智能(完结)(图2)

课程目录

第一章 人工智能与影像组学在临床研究中的应用

【试听】 人工智能与影像组学是什么?在临床研究中有哪些应用?.mp4

【试听】机器学习临床 SCI 思路解读.mp4

2. 人工智能、影像组学在医学研究领域的应用实例.mp4

第二章 轻松入门机器学习,搞定人工智能基础

1. 理论基础:如何做人工智能机器学习研究?.mp4

2. 工具基础:轻松入门 Python 与 Python 安装.mp4

3. 有监督学习实操:用 Python 做机器学习代码演示.mp4

4. 数据处理基础:数据预处理(特征工程)和数据降维.mp4

5. 无监督学习实操: 用 Python 做特征工程与数据降维代码演示.mp4

6. 新手学习推荐:如何轻松入门 Python与人工智能研究.mp4

第三章 课题设计文献思路:有监督学习与无监督学习?

1. 有监督学习文献设计(一):检查结果智能判定文章怎么做?.mp4

2. 有监督学习文献设计(二):疾病预后智能预测文章怎么做?.mp4

3. 无监督学习的机器学习 SCI 解读(一).mp4

4. 无监督学习文献解读(二).mp4

第四章 实操:如何做影像组学文章?

1. 轻松入门影像组学,认识影像组学特征.mp4

2. 影像组学第一步:ROI 提取.mp4

3. 影像组学第二步:特征提取(一).mp4

4. 影像组学进阶:特征提取(二).mp4

5. 影像组学 SCI 文献深度解读.mp4

6. 影像基因组学 SCI 文献解读.mp4

7. 实践建议:如何做好自己的影像组学与人工智能课题设计?.mp4

人工智能与影像组学课件

01-1绪论 - dxy-edit.pdf

01-2 人工智能在医学领域的应用 - dxy-edit.pdf

02-1 医疗大数据与人工智能 - dxy.pdf

02-2 python与人工智能 - dxy.pdf

02-3 Python人工智能学习路线 - dxy.pdf

03-1 检查自动判定 - dxy .pdf

03-2 预后智能预测 - dxy.pdf

03-3 无监督文献解读 - dxy.pdf

03-4 无监督文献解读 - dxy.pdf

04-1 影像组学概述-dxy_20200710112058.pdf

04-1 影像组学概述-dxy.pdf

04-2 影像组学流程-dxy.pdf

04-3 影像组学文章讲解.pdf

04-4 影像基因文章讲解.pdf

04-5 人工智能影像组学课题思路-dxy.pdf

文献+代码.zip

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