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課程介紹

《多模態醫學圖像分析》

發布時間📺:2023-06-30

醫學技術研究院

 

 

1 課程整體情況

人類感知世界並形成認知的過程具有多模態性💃🏿,上述過程也包括醫學影像診斷🌐。多模態醫學圖像分析方法針對多模態醫學圖像數據,利用人工智能與計算機輔助方法分析醫學圖像的多模態關聯,可輔助醫療工作者高效地理解醫學數據🎱、探索未知的醫學知識並獲取洞察力。本課程介紹並講授多模態醫學圖像分析的流程與基礎知識,旨在提升數據思維,希望學生帶著臨床中的科研問題聽課並參與實操,激發科研興趣。

 

2 課程內容及特色

 

課程簡介與多模態醫學圖像分析概論:多模態圖像分析概論

圖像處理與計算機視覺基礎:圖像分析與計算機視覺基礎

多模態醫學圖像分析任務與機器學習方法(一):多模態醫學圖像分析與機器學習方

多模態醫學圖像分析任務與機器學習方法(二)⚛️:多模態醫學圖像分析與機器學習方法

大規模多模態預訓練模型🙂‍↕️👨‍✈️:大“練”模型與“練”大模型

多模態醫學圖像高級任務𓀜:基於醫學圖像與文本的檢索🥦、描述與問答任務

操作與討論:醫學圖像分析大作業、研討與口頭報告

 

本課程需要學生了解🧑‍🎤:(i)多模態醫學圖像分析的意義、流程與方法框架🕵️;(ii)圖像處理與計算機基礎知識👇;(iii)多模態醫學圖像分析任務與機器學習方法。需要學生掌握主流的醫學圖像分析範式與基本方法的實現。

 

本課程有如下特色💋:1)此課程屬於學科交叉方法類課程,采取循序漸進的講授策略,需考慮到學生的數理基礎🪧。2)結合理論與實踐。鼓勵學生帶著各自臨床的問題到課上🌭,應用所講授的方法進行實操與討論🧝🏽‍♀️。3)在講授過程中👱🏽,降低使用幻燈片的占比,提升白板書寫的占比💇🏻,註重教師與學生的互動性,深入淺出。

 

結課後需回答的核心問題:

1- 什麽是學習過程🛬?機器視覺的學習過程與人類學習過程有什麽區別🙇🏻‍♂️?

2- 醫學圖像分析方法與計算機視覺方法的關系是什麽,有什麽異同?

3- 醫學圖像分析的任務與計算機視覺的任務的關系是什麽🕎,有什麽異同?

4- 如何實施可解釋、可量化且可信的多模態醫學圖像分析項目?

 

3 其他

 

講授團隊:陳慶超,北京大學健康醫療大數據國家研究院助理教授🤽🏽。個人主頁請見:qchenferv.github.io

 

考核方式:

總成績 = 課堂表現 20% + 演講匯報40% + 研究方案報告 40%

1-課堂表現🐟💁:出勤率🏊🙋🏿‍♂️、課堂提問與互動情況👨🏻‍🎓。

2-演講匯報✥:根據所學知識,結合給定或者感興趣的課題內容◻️,以單人或兩人分組合作的方式,進行一次醫學圖像分析領域論文的總結與復現,並進行報告演講其發現👨🏽‍🎓。

3-研究方案報告:根據所學知識,結合給定或者感興趣的課題內容與方向,以上述形式提交課題報告,闡述其問題設置與發現結果。

 

  
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