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明日开课 | 快速上手医学影像组学和机器学习

brainnews • 5 月前 • 123 次点击  


★ 课程简介 ★

随着大数据、人工智能的深入融合发展,一项新的研究方法开始用于临床研究,它就是影像组学。它可以对普通影像图像进行更深层次的挖掘、预测和分析来辅助医师做出最准确的诊断。影像组学的概念最早由荷兰学者Lambin于2012年提出,是指从影像(CT、MRI、PET等)中高通量地提取大量影像信息,实现肿瘤分割,特征提取与模型建立,凭借对海量数据进行更深层次的挖掘、预测和分析来辅助医师做出最准确的诊断。
本次培训希望通过几天的学习时间使学员掌握脑影像组学的选题与规范、数据收集、数据清洗、统计建模、模型验证、图表制作等方面,从而提高脑影像组学人员开展相关研究工作的能力。


★ 培训对象 ★

本次培训班面向的对象是希望利用医学脑影像组学进行科研的研究生、临床医生、研究人员等,培训班进行小班授课,重点培训学员操作。培训过程中会发放Python软件相关基础代码,零基础的学员也可学习。



★ 课程内容 ★

内容主要包括:影像组学和Slicer入门、Python入门、Scikit-learn机器学习入门、核磁数据分析实战


★ 课程特色 ★


1、本课程为录屏课,可在2025.3.11~3.15期间随时开通学习。
2、课程自开通之日起有效期为六个月,有效期内可免费复听,无次数和时长限制
3、开课期间提供线上及时支持服务,解决学员在实际操作过程中可能遇到的软件安装或报错等问题。
4、开课前提醒+课后在线支持服务(微信群服务)。



★ 具体课表 ★

时间

课程名

具体内容

I

3.11

影像组学、Slicer入门

影像组学入门

影像组学分析流程

规范开展影像组学

了解Slicer操作

3.12

Python入门(上)

anaconda软件安装和环境搭建

工具库的安装和基本操作

Python基础

Numpy基础

Pandas基础

3.13

Python入门(下)

Matplotlib绘图

Seaborn数据可视化

统计分析

线性模型

3.14

Scikit-learn机器学习入门

机器学习简介

加载数据集

数据预处理

特征选择和特征提取

学习和预测

K折交叉验证

留一法

模型选择

模型评估指标

3.15

核磁数据分析(理论)

数据加载

数据预处理

特征选择

建模和分类

评估指标

总结,创建机器学习建模万能模板

核磁数据分析(实战)


★ 培训费用 ★

(1)培训费用为 3000元/人

(2)培训+工作站套餐:9599元/人。本套餐包含医学影像组学和机器学习班的培训费用,以及工作站一台(14英寸联想笔记本电脑,13代i5处理器,32G内存+1T固态硬盘)。


主办方可提供发票和正式课程通知以供单位报销。
发票名目:可开会务费、会议费、注册费、检测费、统计分析服务费等发票。



★ 报名方式 ★

(1) 事先开发票,然后公对公转账;

(2) 扫描下方二维码购买课程或套餐,后续若有需要,再开发票





扫码咨询报名



你可能会遇到的问题

Q报名后学习期限是多久?

A课程有效期为六个月,可反复观看;建议尽快完成课程学习哦,早学早收获!


Q报名后是否可以退费?

A报名登记后不接受退、改班。如因个人原因需退费的学员,请于开课前一周之前申请退费(需承担税费);开课前一周内申请退费的,退回80%学费;开课后申请退费则需与助教进行协商。


★ 培训人员简介 ★

陈老师,西南大学计算机博士。主要研究方向为1)音乐心理学:研究音乐训练对认识的影响,及训练导致的大脑功能和结构变化;2)情感计算:基于脑电、外周生理信号和图像的多模态情绪识别。目前已在相关领域发表SCI、SSCI论文十余篇。


周翊,总负责人。


★ 备注 ★

请各位学员自备笔记本电脑Windows 64位系统(推荐win10)、i5及以上、8G内存、50G剩余存储空间等基本配置;请尽量不要使用苹果电脑和AMD处理器的电脑。

网课建议

一、不缺席

 在线课程为方便大家不再舟车劳顿到长沙参加而设置,请大家确保时间,尽量不缺席课程!不缺席课程!不缺席课程!重要事情说三遍,一旦缺席,很有可能就跟不上课程进度。


二、学习建议

1、网课对网络有要求,提前调好网络,网络畅通;如果使用的是台式电脑,请提前准备好耳麦,并调好。

2、课程为在线培训,建议您备好两个屏幕(例如;电脑外接显示屏/ipad配合电脑使用),一个屏幕观看平台直播,另一个屏幕跟随课程操作。

3、预先设置好课程资料放置路径,方便网课跟随操作。

4、做到课堂认真听讲,坚决不使用手机、电脑等做其它与课程内容无关的事情,这是提升自己自制力的好时候。

5、开始上课之后,提前在上课前做好必要的上课准备,比如提前上厕所,休息期间接好水,保证上课过程中能够完全集中注意力去听课。

6、按时进入直播间,严格跟随课程进度及操作,按要求完成学习任务。

7、上课时,如果出现卡顿、听不见声音或看不见画面的情况,不要惊慌,退出重启试试。







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