單元一：人工智慧基礎理論
主題：理解人工智慧的基本原理與應用背景
(一)人工智慧與機器學習概述
- 介紹人工智慧（AI）和機器學習（ML）的基本概念和發展歷史。
- AI在各行各業中的應用案例分析，重點介紹醫學影像的應用場景。
(二)深度學習的核心概念
- 深度學習的基本架構和工作原理。
- 討論深度學習在醫學影像中的特定應用，如圖像分類和異常檢測。
(三)卷積神經網絡（CNN）的理論基礎
- 深入講解CNN的結構與功能，包括卷積層、池化層和全連接層。
- CNN在醫學影像處理中的典型案例分析。
單元二：生成對抗網絡（GAN）與影像增強
主題：學習GAN的基本理論及其在影像增強中的應用
(一)生成對抗網絡（GAN）的理論介紹
- 介紹GAN的基本概念及其生成與判別模型的對抗過程。
- GAN在影像處理中的創新應用，如影像生成和修復。
(二)GAN的架構與應用案例
- 深入解析GAN的架構設計，包括生成器和判別器的詳細說明。
- 案例分享：如何利用GAN進行醫學影像的增強和修復。
(三)GAN在醫學影像中的實際應用
- 討論GAN在醫學影像診斷中的應用挑戰與解決方案。
- 介紹最新的醫學影像增強技術及其臨床應用案例。
單元三：醫學影像的數據處理與分析
主題：探討醫學影像數據的處理技術與分析方法
(一)醫學影像數據的預處理技術
- 醫學影像數據預處理的必要性及常見技術，如去噪、正規化等。
- 實際案例分析：預處理技術在影像質量提升中的應用。
(二)影像分割技術的理論與應用
- 深入講解影像分割的基本理論，包括閾值分割和基於邊緣的分割方法。
- 案例研究：U-Net在醫學影像分割中的應用實踐。
(三)多模態影像融合技術
- 解釋多模態影像融合的基本概念和技術挑戰。
- 案例分享：如何利用AI技術實現MRI與CT影像的融合與配準。
單元四：影像診斷系統與AI應用
主題：深入了解影像診斷系統及AI技術在診斷中的應用
(一)自動化影像診斷系統的設計與實現
- 討論如何設計和構建一個自動化影像診斷系統。
- 案例研究：AI輔助診斷系統在癌症檢測中的應用。
(二)AI技術在異常檢測中的應用
- 深入探討AI技術在異常檢測中的應用原理與方法。
- 分享真實案例：AI在肺部結節檢測中的實際應用。
(三)影像分析中的目標檢測技術
- 講解目標檢測技術的理論基礎，如YOLO和R-CNN。
- 案例分享：目標檢測技術在X光影像分析中的應用。
單元五：大型語言模型（LLM）與知識圖譜在醫學影像中的應用
主題：探索大型語言模型和知識圖譜在醫學影像分析中的應用
(一)大型語言模型（LLM）的理論基礎
- 介紹大型語言模型的基本概念和工作原理。
- LLM在自然語言處理（NLP）和醫學影像分析中的應用場景。
(二)LLM在醫學影像報告生成中的應用
- 討論LLM如何輔助生成醫學影像報告，提升診斷效率和準確性。
- 案例分享：使用LLM進行影像診斷報告自動生成的實踐。
(三)知識圖譜的構建與應用
- 解釋知識圖譜的基本概念及其在醫學中的應用。
- 案例研究：如何構建醫學影像的知識圖譜並應用於臨床決策支持系統。
單元六：AI平台的簡介與應用說明
主題：介紹AI平台在醫學影像中的應用及其優勢
(一)醫學影像AI平台的概述
- 介紹目前市場上的主要醫學影像AI平台及其功能。
- 比較不同平台的優勢和應用場景，幫助學員選擇合適的解決方案。
(二)AI平台的整合與部署
- 討論如何將AI平台整合到現有的醫學影像工作流程中。
- 案例分享：成功部署AI平台的實踐經驗與挑戰。
(三)AI平台應用的實際操作
- 實作環節：演示如何使用一個AI平台進行醫學影像分析。
- 討論實際應用中的問題解決策略，提升學員的操作技能。
