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深度学习在影像分析中的运用
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近年来，医学影像类数据迅速积累，导致临床医生读片工作量剧增，极大地推动了用于临床实践的计算机辅助诊断技术的发展。在此背景下，用于影像分析的深度学习算法，尤其是具备自编码-解码能力的卷积神经网络，已经成为分析医学图像技术的主流。
本次公开课面向具备一定数据分析基础的学员，聚焦于医学影像的目标检测和分割等任务，通过介绍医学影像的基础知识、用于影像分析的深度学习模型和相关的AI背景知识，使学员能初步了解医学影像分析工作内容和最新研究进展。
主讲人：叶梓
计算机专业博士 高级工程师
现任某知名上市公司的技术专家
博士毕业于上海交通大学计算机专业，主研方向为数据挖掘、机器学习、人工智能。毕业后长期从事机器学习、人工智能相关的技术研究和产品研发工作，尤其在医疗人工智能领域有比较深入研究，对此方向的行业认知、数据理解、业务建模、经验运用、算法优化、结果分析等工作都有着丰富的经验和深刻的理解。先后在国际顶级学术期刊上发表论文4篇，在中文核心期刊上发表论文20余篇。
主题：深度学习在影像分析中的运用
时间：6月5号 晚20:00
形式：视频直播
主讲提纲：
1、医学影像介绍
2、用于影像分析的深度学习模型
3、介绍相关的深度学习背景知识
4、模型的改进方法
5、最终分析效果
报名方式：
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