智慧醫療專題研究
Research Project for Smart Healthcare
| 節 | 週四 |
|---|---|
3 10:10–11:00 | 智慧醫療專題研究 YT301 2 節連堂 |
4 11:10–12:00 |
* 根據陽明交大上課時間表所列
【教學目標】 本課程將教導學生如何運用人工智慧技術,分析醫學影像與生理訊號,並且用 open-data 實作於基礎與臨床健康照護場域之應用。 This course will teach students how to utilize artificial intelligence technology to analyze medical images and physiological signals, and apply them in basic and clinical healthcare settings through the use of open-source data. 【課程網要】 本課程分成三大部分: 1. 教導學生學習人工智慧技術在醫學影像分析中之應用 2. 教導學生學習人工智慧技術在生理訊號分析中之應用 3. 教導學生學習如何運用開放數據在基礎醫學與臨床醫療之應用 This course is divided into three main parts: 1. Teaching students the application of artificial intelligence technology in medical image analysis. 2. Teaching students the application of artificial intelligence technology in physiological signal analysis. 3. Teaching students how to utilize open data for applications in both basic medicine and clinical healthcare.
Homework: 30% Term project: 50% In-class activity: 20%
| 週次 | 主題 |
|---|---|
| 第 1 週 | 人工智慧醫學影像應用概論 |
| 第 2 週 | 生醫影像處理與分析技術 |
| 第 3 週 | 傳統機器學習模型介紹 |
| 第 4 週 | 深度學習模型介紹-卷積神經網路(Unet) |
| 第 5 週 | 深度學習模型介紹-transformer |
| 第 6 週 | 資料處理技術與學習模型 |
| 第 7 週 | 人工智慧於生理訊號之應用 |
| 第 8 週 | 人工智慧於腦波訊號之應用 |
| 第 9 週 | 人工智慧於電腦斷層影像之應用 |
| 第 10 週 | 人工智慧於腦磁振造影影像之應用 |
| 第 11 週 | 多模態醫學影像資料融合 |
| 第 12 週 | 醫學文獻分析方法 |
| 第 13 週 | 臨床案例專題文獻報告及討論 |
| 第 14 週 | 臨床案例專題文獻報告及討論 |
| 第 15 週 | 實務臨床場域參訪與討論 |
| 第 16 週 | 期末專題報告 |
上課講義與參考文獻 Lecture notes and course references