商業項目實戰-02:基于深度學習的CT圖像肺結節自動檢測技術(深度學習在醫療行業的實踐應用CPU、GPU兩套運行環境)

課程簡介:

傳統醫療圖像檢測的問題:根據相關研究表明:中國每年醫學影像增速達到了30%,而放射科醫生的年增長率僅為4.1%, 遠遠低于影像數據的增長,需求缺口不斷加大,醫生數量的不足導致工作量繁重,超負荷工作也會導致誤診率和漏診率提高。 AI的優勢:高效性:人工智能能夠快速完成初篩,交由醫生進行判斷,能夠大幅縮短醫生閱片時間。全面性。一張圖片醫生會根據經驗挑重點可疑區域來現察.而機器可以完整地觀察整張切片而無遺漏;穩定性。機器不需要休息,不會受到疲勞狀態影響。其診斷結果能保持完全的客觀、穩定和復

  • 視頻有效期

    不限期

  • 課時

    22 小節

  • 學習人數

    951

¥2800.00

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課程內容:

傳統醫療圖像檢測的問題:根據相關研究表明:中國每年醫學影像增速達到了30%,而放射科醫生的年增長率僅為4.1%, 遠遠低于影像數據的增長,需求缺口不斷加大,醫生數量的不足導致工作量繁重,超負荷工作也會導致誤診率和漏診率提高。 AI的優勢:高效性:人工智能能夠快速完成初篩,交由醫生進行判斷,能夠大幅縮短醫生閱片時間。全面性。一張圖片醫生會根據經驗挑重點可疑區域來現察.而機器可以完整地觀察整張切片而無遺漏;穩定性。機器不需要休息,不會受到疲勞狀態影響。其診斷結果能保持完全的客觀、穩定和復現。 本課程是由一線的深度學習工程師結合實際商業醫療的應用場所景給出的一套解決方案,涉及大量的深度學習技術,并給出了CPU、GPU兩套運行環境,具有非常強的學習與商業應用價值!

課程目標:

學完后能做什么?:

建設中,暫無資料...

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