跳到主要內容
 

AI醫療影像腫瘤偵測-應用深度學習實作班

* 此課程已經確定開課。
*獨家提供全程課間電腦錄影,將老師的聲音解說及操作步驟錄製起來,供學生免費複習之用。
*本課程有「保證學會」服務,聽不懂或學不會,一年內免費再來一次。

上完課將具備以下幾項能力:
1. 瞭解醫學影像基本特性與常見醫學影像任務的種類。
2. 能利用經典深度學習模型實作醫學影像分析專案,進行疾病狀態的分類、異常組織的偵測、腫瘤輪廓的描繪的能力。
3. 融會貫通影像辨識函示庫工具,並且有能力實作醫療影像分析
開課單位:緯育股份有限公司
課程大綱:一. 基礎醫學
1. 醫學 big data 簡介
2. 醫療資訊系統介紹
3. 醫療影像分類及成像原理
二.醫學影像檔案格式:1. DICOM檔簡介
[實例] DICOM檔讀取、顯示
三.深度學習概論
1. 人工智慧 v.s 機器學習 v.s 深度學習
2. 邏輯迴歸 (Logistic Regression)
3. 神經元(Neuron), 感知器(Perceptron)
4. 梯度下降 (Gradient Descent)
5. 反向傳播 (Backpropagation)
6. 激勵函數 (Activation)
四.CNN
1. 卷積神經網路 (CNN)
2. CNN分類
[實例]使用卷積神經網路分類醫學影像
五.物件偵測
1. CNN物件偵測
2. Yolo, SSD原理與模型
[實例] 使用Yolo, SSD模型進行腫瘤偵測
六.圖像語義分割
1. FCN圖像語義分割
2. Mask RCNN, U-Net原理與模型
[實例] 使用Mask RCNN, U-Net模型進行細胞切割
七.總結
1. 神經網路調校技巧
2. 醫學影像應用
3. 醫療AI:輔助診斷系統
開課日期:2020-05-04
上課時間:週日9:30~12:30 週一、三18:45~21:45 5/4、5/6、5/10、5/11、5/13、5/18、5/20、5/25
結束日期:2020-05-25
上課時數:24
預計招生人數:20
費用:學員負擔:8000元/政府負擔:8000元
繳費方式:需先至開課單位繳交全額費用
課程費用:16000元
聯絡人:陳柏妏
連絡電話:03-4258183#263
先備知識:◎使用過Python程式語言語法
◎有程式語言背景
◎有基礎的機器學習概念
授課師資:黃柏榮醫師(院長)、Sai
招生對象:◎對python及機器學習有基本知識,對醫學影像有興趣的朋友
◎對醫療影像有興趣的軟體工程師
◎正在進行醫療影像的醫療從業人員
◎想學習利用深度學習影像分類、物件偵測、語義分割的軟體工程師
上課地點:台北商業大學 承曦樓教室 (台北市中正區濟南路一段321號)