通过这个完整的100%在线课程，您将扎实掌握增强现实 (AR) 和人工智能技术应用于 3D 图像的健康”

人工智能已被证明是诊断影像发展的关键工具，使医生能够获得更准确，更快速的结果。目前，其应用已经超越了简单的影像解读，有利于疾病的早期识别，并为临床决策提供先进的支持。通过这种方式，您可以了解如何将人工智能集成到您的日常实践中，从而优化工作流程和诊断准确性。

在本大学课程中，医生将首先探索应用于影像诊断的最先进的人工智能技术和工具，例如 IBM Watson Imaging Clinical Review。还将在医学影像分析领域领先的软件平台以及专为放射学设计的深度学习工具的使用方面进行更新。在整个课程中，将深入研究解释医学影像所必需的统计方法和算法。因此，在用于乳腺癌分析的 DeepMind AI等工具的帮助下，医生将掌握分割算法，分类技术，卷积神经网络和先进方法来提高影像质量。

最后，将回顾先进技术，例如低分辨率影像中微妙模式的检测，这对于神经退行性疾病的早期诊断和介入心脏病学的应用至关重要。此外，医疗文档的自然语言处理 (NLP) 和高级可视化工具的使用也至关重要，OsiriX MD 就是如此。

这样，大学课程得到了TECH开发的创新Relearning系统的支持，提供了颠覆性的体验。事实上，将有各种各样的多媒体资源，附加读物和详细视频。由于其灵活的方法和没有固定的时间表，毕业生将能够根据他们的专业承诺调整他们的学术空间，只需要具有互联网连接的电子设备即可访问虚拟校园。

该大学课程在著名的 Relearning方法的支持下，为医生提供了有关应用于影像诊断的最新人工智能工具的全面更新”

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
• 利用自我评估过程改进学习的实际练习
• 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

据福布斯报道，在世界上最好的数字大学的帮助下，报名并获得通过先进的统计方法比较人工智能性能的技能：TECH”

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企业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。

掌握使用Nuance PowerScribe 360​​ 自动生成医学影像报告，提高临床工作流程的效率和准确性"

深入研究用于分析功能影像时间序列的深度学习技术，提高复杂疾病诊断和监测的精度"

诊断影像中的人工智能创新大学课程的设计充分考虑了学生的需求，采用100%在线模式，让学生可以根据自己的空闲时间，日程安排和兴趣决定学习的时间和地点。这个为期 6 周的项目提供了独特而丰富的体验，旨在帮助医生为成功做好准备。因此，毕业生将获得先进的临床技能，重点掌握深度学习等创新影像处理技术。

TECH 为您提供最完整的大学课程，以提高您在影像诊断中应用人工智能的技能。你还在等什么呢？现在就报名吧"

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. 使用医学成像数据进行生存分析
1.10.4. 使用Machine Learning技术预测疾病进展

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