🩻Trí tuệ nhân tạo trong X quang và Hình ảnh y tế

sức khỏe · 11 đơn vị · miễn phí, không có thành viên
1 Giới thiệu về Trí tuệ nhân tạo trong X quang: Vai trò, Ranh giới, Sự chấp thuận của bác sĩ X quang và Đạo đức
2 Đánh giá trước và ưu tiên hình ảnh (Xử lý): Ưu tiên các phát hiện khẩn cấp
3 Báo cáo có cấu trúc và dự thảo báo cáo: Bác sĩ X quang xác minh dự thảo AI
4 Tự động hóa đo lường: Đo nốt sần, tổn thương, thể tích và mật độ
5 Quy trình làm việc PACS, RIS và DICOM: Kết nối AI đến đúng nơi
6 Rủi ro của kết quả âm tính giả và dương tính giả: CAD, độ nhạy và xu hướng tự động hóa
7 Trí tuệ nhân tạo dành riêng cho phương thức: X-quang phổi, CT, MRI, Chụp nhũ ảnh và Đột quỵ
8 Tối ưu hóa chất lượng hình ảnh, giao thức và liều lượng: Trước và sau khi chụp
9 Đọc so sánh và theo dõi: Các kỳ thi trước đó, Thay đổi và RECIST
10 Bảo mật dữ liệu, Ẩn danh DICOM, KVKK, Xác thực đạo đức và mô hình
11 Quy trình làm việc từ đầu đến cuối, quản lý chất lượng và tự kiểm tra
Tất cả các khóa đào tạo Bắt đầu từ đơn vị đầu tiên