超音波於醫學及人工智慧的應用
Application of ultrasound in medicine and artificial intelligence
學期
115-1
學分
1
學分
當期課號
132510
永久課號
BEIR20042
開課單位
生物醫學影像暨放射科學系
授課教師
吳文沛
校區
陽明
類別
選修
上課時間表
| 節 | 週三 |
|---|---|
5 13:20–14:10 | 超音波於醫學及人工智慧的應用 YB458 2 節連堂 |
6 14:20–15:10 |
* 根據陽明交大上課時間表所列
概述
課程大綱（Course Overview） 本課程旨在結合理論與實務，介紹超音波影像於臨床醫學及人工智慧領域的應用。課程將涵蓋超音波的基礎原理、影像操作技巧、介入性操作導引，以及人工智慧於超音波診斷的整合技術。學生將透過實作工作坊、程式設計與深度學習訓練，建立從影像取得、處理、到AI模型訓練與應用的完整知識架構。 課程內容包括： 1. 超音波儀器與基礎原理：理解超音波的成像機制與基本儀器架構。 2. 基礎掃描技巧與臨床應用：掌握標準掃描手法，並認識AI如何協助診斷與偵測。 3. 影像導引介入工作坊：實作體驗如何利用超音波進行影像導引操作。 4. 程式設計基礎（Python）：為進入AI模型建構打下程式語言基礎。 5. 深度學習影像處理與卷積神經網路（CNN）：介紹AI技術於醫學影像處理的核心演算法。 6. 影像分類模型與資料增強技術：學習如何建立分類模型並利用影像擴增提升模型表現。 7. AI於超音波應用之案例分析：分析電腦輔助偵測（CADe）與診斷（CADx）於超音波領域的臨床價值與實務挑戰。 本課程特別適合資訊、影像科學等跨領域學生修習，亦歡迎對人工智慧及醫學影像融合應用有興趣者參與。
評分方式
期末作業報告
週次計畫
| 週次 | 主題 |
|---|---|
| 第 1 週 | Introduction of the course a) Instrumentations and Basic Principles of Ultrasound b) Basic Examination Techniques c) Clinical ultrasound in the age of Artificial Intelligence |
| 第 2 週 | Workshop: Imaging-guided Interventions |
| 第 3 週 | 程式設計: Python |
| 第 4 週 | 深度學習影像處理 |
| 第 5 週 | 深度學習影像處理：卷積神經網路 |
| 第 6 週 | 深度學習影像分類模型建立 |
| 第 7 週 | 深度學習影像處理：影像擴增 |
| 第 8 週 | 期末報告 |
| 第 9 週 | (線上課程)Artificial Intelligence in Ultrasound a) Computer-Aided Detection b) Computer-Aided Diagnosis |
| 第 10 週 | |
| 第 11 週 | |
| 第 12 週 | |
| 第 13 週 | |
| 第 14 週 | |
| 第 15 週 | |
| 第 16 週 | |
| 第 17 週 | |
| 第 18 週 |