第一天
智慧医疗中的图像处理与分析概论
1、阐述智慧医疗定义，回溯其发展历程，剖析当下智慧医疗多元应用场景。
2、深入讲解医疗图像在智慧医疗体系里的重要性，明确课程知识、技能双目标，梳理学习计划。
医疗图像的基本类型和获取方法
1、详细科普医疗图像主要类型，X 射线成像原理、CT 断层扫描机制、MRI 磁共振成像特色、超声成像的声波利用。
2、介绍各类图像获取设备与技术参数，解读图像数据存储格式，重点剖析 DICOM 格式规范。
第二天
图像处理和分析的基本技术和算法
1、实操演示图像预处理技术，去噪算法应用、增强视觉效果手段、对比度调整技巧。
2、深入讲解边缘检测原理，常用边缘检测算子对比；解读形态学操作，如腐蚀、膨胀在图像处理中的功效；拆解图像分割技术，阈值分割法、区域分割策略、边缘分割原理。
深度学习在医疗图像分析中的应用
1、从基础概念入手，介绍深度学习框架，CNN 卷积神经网络架构。
2、结合案例，剖析深度学习在图像分类、目标检测、分割中的应用流程，实操演示常用深度学习模型 YOLOv5 在医疗图像里的调用与优化。
第三天
Transformer 技术在医疗图像分析中的应用
1、讲解 Transformer 基本原理，架构里自注意力机制运作逻辑。
2、分享 Transformer 在医疗图像分析中的前沿应用案例，指导学员动手实践，使用 Transformer 模型进行医疗图像分析任务。
多模态数据融合在医疗图像分析中的应用
1、阐述多模态数据概念，列举常见类型，如影像、文本报告、生理数据融合。
2、介绍多模态数据融合方法，如特征级、决策级融合技术，结合 实际案例分析多模态融合在提升医疗图像分析准确性上的作用。
第四天
医疗图像分析在疾病诊断和治疗中的实际案例
1、以肺结节筛查诊断为切入点，展示图像分析辅助医生精准定位、良恶性判断流程。
2、延伸至肿瘤识别与分割，讲解如何利用图像处理技术勾勒肿瘤边界；探讨心血管疾病诊断评估，通过血管影像分析病情。
图像处理工具与实践与深度学习模型的训练
1、介绍常用图像处理工具 OpenCV、MATLAB 功能模块，实操演示图像处理算法实现与优化技巧。
2、指导学员使用 OpenCV 完成图像预处理和分析任务，上手深度学习框架训练医疗图像分类模型，掌握模型调参方法。
第五天
医疗图像分析项目设计与实施
1、引导学员进行项目需求分析，规划项目整体架构，涵盖数据收集、处理、模型选择到结果评估全流程。
2、实操演练数据收集与预处理环节，对比不同数据集特点；依据项目需求挑选合适模型，开展训练，运用评估指标优化结果。
