以案例剖析AI智慧醫療影像辨識技術:【工研院】產業學院

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適用對象

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

課程特色

. 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！

詳細內容

主題1：醫學影像原理特性與處理技術

上課時數：3小時

課程型式：雲端影片自學

課程大綱：

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

上課時數：6小時

課程型式：雲端影片自學

課程大綱：

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

上課時數：3小時

課程型式：雲端影片自學

課程大綱：

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

講師張傳育

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