醫(yī)療AI：醫(yī)學(xué)影像分割與診斷輔助培訓(xùn)課程
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培訓(xùn)對象： 醫(yī)療AI算法工程師、醫(yī)學(xué)影像處理人員、醫(yī)療器械研發(fā)人員、醫(yī)院信息科技術(shù)人員。
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培訓(xùn)目標：
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培訓(xùn)內(nèi)容介紹：
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一、 醫(yī)學(xué)影像基礎(chǔ)與格式： 理解DICOM、NIfTI等醫(yī)學(xué)影像格式，處理像素間距、窗寬窗位等元信息。
二、 醫(yī)學(xué)影像預(yù)處理： 進行重采樣、歸一化、偏置場校正，處理多模態(tài)影像（CT、MRI、PET）。
三、 數(shù)據(jù)增強與樣本不均衡： 使用彈性變形、旋轉(zhuǎn)、翻轉(zhuǎn)進行數(shù)據(jù)增強，處理類別不均衡問題。
四、 U-Net架構(gòu)與分割原理： 理解U-Net的編碼器-解碼器和跳躍連接結(jié)構(gòu)，掌握醫(yī)學(xué)分割的基本范式。
五、 U-Net分割實戰(zhàn)： 使用PyTorch實現(xiàn)U-Net，訓(xùn)練器官或病灶分割模型，評估Dice系數(shù)、IoU指標。
六、 nnU-Net自動化框架： 使用nnU-Net自動配置預(yù)處理、網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)和訓(xùn)練參數(shù)，實現(xiàn)開箱即用的分割。
七、 3D分割與多模態(tài)融合： 擴展2D模型到3D（3D U-Net），融合CT和MRI等多模態(tài)信息提升精度。
八、 疾病分類與檢測： 使用CNN對醫(yī)學(xué)影像進行分類（肺炎、癌癥分級），使用熱力圖（Grad-CAM）解釋模型。
九、 目標檢測在醫(yī)學(xué)中的應(yīng)用： 使用YOLO或Faster R-CNN檢測肺結(jié)節(jié)、微鈣化點等小目標。
十、 影像組學(xué)（Radiomics）： 提取影像紋理、形狀特征，結(jié)合臨床數(shù)據(jù)構(gòu)建預(yù)測模型。
十一、 模型部署與DICOM集成： 將模型封裝為DICOM Web服務(wù)，集成到PACS系統(tǒng)，實現(xiàn)臨床工作流集成。
十二、 實戰(zhàn)項目：肺結(jié)節(jié)分割與檢測： 使用公開數(shù)據(jù)集（LIDC）開發(fā)肺結(jié)節(jié)分割和檢測模型，評估臨床可用性。
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