宇博学院-数据分析项目
医学影像中的病灶检测与分类
课程介绍
本课程旨在通过理论讲解与实际操作相结合的方式，帮助学员掌握医学影像中的病灶检测与分类技术。通过对不同影像模态（如X光、CT、MRI等）的分析，学员将学习如何使用深度学习算法检测影像中的病灶，并对其进行分类。同时，课程将深入探讨实际临床场景中的挑战，如数据稀缺、标签不准确等问题，帮助学员开发应对这些挑战的创新解决方案。
医学影像技术是现代医疗中至关重要的工具，广泛应用于疾病诊断、治疗监控和预后评估等领域。随着人工智能（AI）和机器学习（ML）的发展，自动化病灶检测与分类技术逐渐成为临床实践的热点课题。本课程将探讨如何结合先进的医学影像处理技术与AI算法，开发准确、可靠的病灶检测与分类模型，助力医生更高效地进行诊断与决策支持。
课程收获
- 掌握医学影像基础知识，了解常见影像模态及其临床应用；
- 熟悉深度学习算法在医学影像分析中的应用，包括卷积神经网络（CNN）、转移学习等技术；
- 实践病灶检测与分类任务，从数据预处理、模型训练到结果分析的全流程；
- 解决实际问题，通过项目案例应对数据不平衡、标签不准确等医学影像中的典型挑战；
- 提升编程技能，掌握Python与常用深度学习框架（如TensorFlow、PyTorch）的实际操作。
项目亮点
- 医学生或医学影像专业学生：希望深入了解医学影像中的病灶检测与分类技术；
- 计算机专业学生：对深度学习和医学图像处理感兴趣的计算机、数据科学相关专业学生；
- 真实数据集训练：使用来自临床实践的真实数据集进行模型训练与测试，提升学员在实际项目中的动手能力；
- 个性化指导：小班授课，每位学员都有机会得到老师的个性化反馈与指导，帮助解决学习中的具体问题；
- 跨学科背景适配：无论你来自医学、计算机还是其他相关领域，本课程都会通过基础讲解与循序渐进的内容，帮助你快速掌握所需技能。
项目设置
病灶检测与分类的过程通常涉及多个步骤，结合先进的技术如机器学习、深度学习和图像处理，以提高准确性和效率。
招生对象
医学生或医学影像专业学生：希望深入了解医学影像中的病灶检测与分类技术； - 计算机专业学生：对深度学习和医学图像处理感兴趣的计算机、数据科学相关专业学生； - 临床医生：希望掌握影像分析工具，提升诊断效率与准确率的医生； - AI研究人员：对医疗领域中的人工智能应用感兴趣的研究人员。
招生人数
限额6-10人，确保每位学员能够获得充分的指导与实践机会。
主讲老师
主讲老师拥有丰富的医学影像与人工智能结合领域的研究经验，曾主持多项国家级医学影像AI研究项目，并在国际顶级期刊发表多篇相关论文。主讲老师不仅拥有扎实的理论基础，还具备丰富的实际项目经验，能够将复杂的理论用简单易懂的方式传授给学员。
课程大纲
- 医学影像基础：
- 医学影像的分类与应用
- 常见病灶类型及临床表现
2.深度学习基础与图像处理技术：
- 图像预处理技术：数据增强、归一化等
- 卷积神经网络（CNN）原理与结构解析
- 常见的影像分割与检测算法
3.病灶检测与分类技术：
- 经典模型与算法（如U-Net、ResNet等）
- 转移学习与预训练模型在医学影像中的应用
- 病灶检测与分类模型的评价指标与优化方法
4.临床实践中的挑战与解决方案：
- 如何应对数据稀缺问题：数据增强、迁移学习
- 标签不准确或不完整的解决策略
- 如何提升模型的泛化能力
5.项目实践与结课报告：
- 实际案例分析与代码实现
- 学员独立完成项目，并撰写课程结课报告
