(線上數位課程)以案例剖析AI智慧醫療影像辨識技術

訓練單位:工研院產業學院新竹人才培訓中心

訓練位置:線上課程

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甄試日期:
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訓練時段

不拘
不拘

訓練時數

12小時小時

訓練人數

0名

其他條件

1. 欲投入AI智慧醫療影像辨識領域發展之資通訊研發/產品開發、醫材設備/輔具、醫電工程、生技醫藥等從業人員。 該如何研發出被市場接受、且符合醫療實際環境的產品呢?AI智慧醫療跨域的成功,需建立在「資通訊科技」及「醫療領域」兩者的專業結合基礎上。本課程從研發產品、技術面角度切入,說明從人體不同結構切面所獲得的醫療影像,其影像訊號該如何強化/分割/轉換,以協助使用者(例如:放射科醫師)獲得較清晰的腫瘤/病理組織特徵圖像,進行病症判讀。是從事相關產品研發及從業人員的您,所需具備的專業知識。 2. 大專院校、研究所、生醫學院等相關科系學生(如:醫師、護理師、放射科醫師等),未來擬投入醫療產業發展者。 身處醫療體系的您,在AI智慧醫療的變革中,不可不知未來將如何變,怎麼發展,而自己又該如何應變。例如:AI醫療影像辨識如何成為醫師的最佳助手?報名本課程,可為您提前做好進入職場的先備能力。無須擁有撰寫程式能力也能學會的醫療影像辨識技術~ 3. 對AI智慧醫療影像辨識有興趣且欲提升此領域之專業能力者。 人工智慧時代,大家都想跨AI領域成為斜槓人才,或替公司打破市場疆界,提升營收。想

訓練目標
根據富比世(Forbes)「2019年影響醫療產業關鍵技術」調查指出,巨量資料分析(30.10%)、AI (24.5%)、行動醫療/物聯網(14.8%)為前三大主要布局技術,與我國19家醫學中心投入醫療科技的布局與趨勢相吻合,其中較主流的應用仍為醫學影像辨識。但該如何用影像判讀病症?本課程特邀請工研院講師傳授累積多年的技術開發經驗,幫助您提升在影像強化、去除影像雜訊、影像分割等技術所需具備的產品研發能力。
 
1. 課程提供大量圖片、影音、顯少揭露的醫學實務案例
舉凡「鼻咽腫瘤、甲狀腺、前列腺腫瘤」等醫學案例,皆為講師多年實務累積而成,搭配圖像、影音說明,帶您深入探討AI醫學影像!
2. 介紹工研院獨家醫療影像識別技術:自助式輔助眼底攝影技術
本課程講師除可深入淺出的講解醫療影像實務,也是工研院獨家研發「自助式輔助眼底攝影技術」團隊領銜者之一,以技術、產品面導入做實務講解,清晰易懂!
課程說明
【課程大綱】
 
主題1:醫學影像原理特性與處理技術
  • Introduction to Medical Imaging (I)
  •  Introduction to Medical Imaging (II)
  • FDA Approved AI Medical Health Projects
  • Medical Image Processing
  • Image Enhancement
  • Image Restoration
  • Image Segmentation (I)
  • Image Segmentation (II)
主題2:AI演算技術與醫學應用案例
  • Morphological Image Processing
  • Introduction to Machine Learning
  • Fundamental Neurocomputing Concepts (I)
  • Fundamental Neurocomputing Concepts (II)
  • Feedforward Multilayer Perceptron
  • Support Vector Machine
  • CNN卷積神經網路
  • 案例一:MRI鼻咽腫瘤復發偵測
  • 案例二:甲狀腺超音波影像
  • 案例三:前列腺腫瘤
主題3:醫學影像新興技術與應用案例
  • GAN生成對抗網路
  • 案例一:腕類風溼關節炎超音波影像
  • 案例二:眼底攝影影像生成同調斷層掃描海馬迴CT、MRI影像
 
師資介紹

張傳育講師

 

 
經歷:
1. 工業技術研究院 服務系統科技中心 副執行長(2020/08~迄今)
2. 國立雲林科技大學 智慧辨識產業服務研究中心 主任(2018/01-迄今)
3. 台灣網路智能學會 理事長 (2017/10~迄今)
4. 中華民國影像處理與圖形識別學會 理事(2014/01~迄今)
5. 工業技術研究院 服務系統科技中心 技術長(2019/08~2020/07)
6. 國立雲林科技大學資訊工程系 特聘教授兼研發長(2013/08~2019/07)
7. 國立雲林科技大學產學與智財育成營運中心 主任 (2011/08~2019/07)
 
專業領域:
1.數位影像處理 (Digital Image Processing)
2.人臉偵測與辨識 (Face detection and recognition)
3.新生兒哭聲偵測與辨識 (Infant Crying Detection and Recognition)
4.機器學習 (Machine Learning)
5.醫學影像處理 (Medical Image Processing)
6.類神經網路 (Neural Networks)
7.晶圓檢測 (Wafer Defect Inspection) 
 
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