医疗大数据与人工智能高级应用 首次影像组学实践 基于AI智能打造智能影像学科技术

===============课程目录===============

(1)\人工智能与影像组学课件;目录中文件数:16个
├─01-1绪论 – dxy-edit.pdf
├─01-2 人工智能在医学领域的应用 – dxy-edit.pdf
├─02-1 医疗大数据与人工智能 – dxy.pdf
├─02-2 python与人工智能 – dxy.pdf
├─02-3 Python人工智能学习路线 – dxy.pdf
├─03-1 检查自动判定 – dxy .pdf
├─03-2 预后智能预测 – dxy.pdf
├─03-3 无监督文献解读 – dxy.pdf
├─03-4 无监督文献解读 – dxy.pdf
├─04-1 影像组学概述-dxy.pdf
├─04-1 影像组学概述-.pdf
├─04-2 影像组学流程-dxy.pdf
├─04-3 影像组学文章讲解.pdf
├─04-4 影像基因文章讲解.pdf
├─04-5 人工智能影像组学课题思路-dxy.pdf
├─文献+代码.zip
(2)\第一章 人工智能与影像组学在临床研究中的应用;目录中文件数:4个
├─2. 人工智能、影像组学在医学研究领域的应用实例.mp4
├─【答疑加餐】影像特征提取的其他解决方案与建议.mp4
├─【试听】 人工智能与影像组学是什么?在临床研究中有哪些应用?.mp4
├─【试听】机器学习临床 SCI 思路解读.mp4
(3)\第三章 课题设计文献思路:有监督学习与无监督学习?;目录中文件数:4个
├─1. 有监督学习文献设计(一):检查结果智能判定文章怎么做?.mp4
├─2. 有监督学习文献设计(二):疾病预后智能预测文章怎么做?.mp4
├─3. 无监督学习的机器学习 SCI 解读(一).mp4
├─4. 无监督学习文献解读(二).mp4
(4)\第二章 轻松入门机器学习,搞定人工智能基础;目录中文件数:6个
├─1. 理论基础:如何做人工智能机器学习研究?.mp4
├─2. 工具基础:轻松入门 Python 与 Python 安装.mp4
├─3. 有监督学习实操:用 Python 做机器学习代码演示.mp4
├─4. 数据处理基础:数据预处理(特征工程)和数据降维.mp4
├─5. 无监督学习实操: 用 Python 做特征工程与数据降维代码演示.mp4
├─6. 新手学习推荐:如何轻松入门 Python与人工智能研究.mp4
(5)\第四章 实操:如何做影像组学文章?;目录中文件数:7个
├─1. 轻松入门影像组学,认识影像组学特征.mp4
├─2. 影像组学第一步:ROI 提取.mp4
├─3. 影像组学第二步:特征提取(一).mp4
├─4. 影像组学进阶:特征提取(二).mp4
├─5. 影像组学 SCI 文献深度解读.mp4
├─6. 影像基因组学 SCI 文献解读.mp4
├─7. 实践建议:如何做好自己的影像组学与人工智能课题设计?.mp4

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