一、項目詳情
  本項目通過在實驗室的科研訓練，帶學生學習機器學習、醫(yī)學圖像處理、影像組學和臨床精準醫(yī)學及大數(shù)據(jù)信息組學相關基礎知識，掌握科學研究基本方法，機器學習基礎算法和圖像處理，醫(yī)學影像智能輔助診斷基本方法；通過具體的多模態(tài)醫(yī)學影像智能分析案例，討論不同模態(tài)，不同臨床任務的分割、分類、預測方法，分析相關實驗結果的正確率，研究機器學習優(yōu)化算法和醫(yī)學影像處理算法。學生通過項目最終可以獲得醫(yī)學影像人工智能輔助診斷的科研項目經驗，為申請計算機類，人工智能類，大數(shù)據(jù)類，電子信息類，生物醫(yī)學工程類，醫(yī)學技術類專業(yè)打下堅實基礎。
  二、適合人群
  大學生
  對計算機、人工智能、大數(shù)據(jù)、電子信息、生物醫(yī)學工程、醫(yī)學技術等專業(yè)感興趣的學生；需要學生掌握c/c++/python/matlab其中一門編程語言，有意愿學習及熟悉pytorch或tensorflow等主流深度學習框架
  三、項目大綱
  階段一：線上學術先修課（54課時）
  階段二：線下學術科研（58課時）
  人工智能技術在醫(yī)學影像智能診斷的研究現(xiàn)狀及進展
  人工智能概論與圖像處理算法原理
  學術報告文獻閱讀和論文分析
  Proposal寫作與科研presentation
  醫(yī)學影像AI問題報告寫作初階指導
  實驗上機操作+提交數(shù)據(jù)運行結果
  報告寫作進階指導
  實驗操作及訓練
  實驗完善與優(yōu)化
  學生項目報告展示，導師點評
  報告寫作最終指導
  階段三：完善項目報告（導師團隊線上答疑）
  四、時間安排與收獲
  54課時線上學術先修課+7天58課時線下科研集訓
  主導師推薦信
  線下科研實戰(zhàn)經驗
  項目學術報告
  項目結業(yè)證書