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       坚持小班授课,为保证培训效果,增加互动环节,每期人数限3到5人。
   上课时间和地点
上课地点:【上海】:同济大学(沪西)/新城金郡商务楼(11号线白银路站) 【深圳分部】:电影大厦(地铁一号线大剧院站)/深圳大学成教院 【北京分部】:北京中山学院/福鑫大楼 【南京分部】:金港大厦(和燕路) 【武汉分部】:佳源大厦(高新二路) 【成都分部】:领馆区1号(中和大道) 【沈阳分部】:沈阳理工大学/六宅臻品 【郑州分部】:郑州大学/锦华大厦 【石家庄分部】:河北科技大学/瑞景大厦 【广州分部】:广粮大厦 【西安分部】:协同大厦
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   质量保障

        1、培训过程中,如有部分内容理解不透或消化不好,可免费在以后培训班中重听;
        2、课程完成后,授课老师留给学员手机和Email,保障培训效果,免费提供半年的技术支持。
        3、培训合格学员可享受免费推荐就业机会。

课程大纲
 
 
医疗大数据智能分析云平台培训

医疗大数据智能分析云平台培训
课程介绍:
    本课程将使用影像数据、临床数据、检测报告、数据集成层、云端服务器、应用层等数据,详细介绍使用特征值类型及特征值类型结合进行:一阶统计量、形状特征量、纹理特征量、高斯-拉普拉斯算子特征量、小波变换特征量、平方根滤波特征量、对数滤波特征量,重测信度分析、主成分分析、相关性分析、聚类分析等分析方法,进行全方面系统化讲解;机器学习模型主要讲解SVM Logistic regression  kNN Decision Tree  Random Forest  XGBoost 。

课程大纲

一、课程内容:

大数据平台整体框架

1、数据来源
影像数据:包括DR、CT、MR、PET等;一 般为DICOM标准格式;结构图像和功能图像;
临床数据:包括电子病例、体检报告、随访 报告等;一般为非结构化数据;种类繁多,数据量大; 
检测报告,包括病理检测、分子检测和遗传 检测;结构化和非结构化数据;图片和文字 报告;快速发展中 
2、数据集成层
根据客户需求,实现对不同厂商的PACS/HIS/LIS/RIS/EMR的对接,或者使用Uploader上传无接口数据;实现高速、无损、安全、低费传输 
3、云端服务器
计算服务器,使用Docker/GPU等最新的大数据处理服务器;实现数 据检索、分析和统计;使用云计算、机器学习、自然语义分析等大数据处理技术 
存储服务器,根据客户需求,定制公有云/私有云/混合云;结构化数据使用MySQL,非结构 话数据使用Hadoop/MongoDB;实现分布式存储,弹性分配存储空间 
4、应用层 
日报/月报/年报  院内医疗信息云检索  课题管理云平台  脑功能分析云平台  
影像组学云平台 脑梗/脑肿瘤智能分割  胸片智能诊断

特征值类型

1、一阶统计量 
• First Order Statistics,共19个,描述感兴趣区内的强度信息 
• 包括mean, standard deviation, variance, maximum, median, range, kurtosis 等 
2、形状特征量
• Shape, 共13个,描述感兴趣区的形状和大小特征 
• 包括volume, surface area, compactness, 2D/3D maximum diameter, flatness等  
3、纹理特征量
• Texture, 共60个,描述感兴趣区内像素间关系,即图像的纹理信息
• 包括28个Gray Level Co-occurrence Matrix (GLCM),16个Gray Level Size Zone Matrix (GLSZM),16个Gray Level Run Length Matrix (GLRLM)  
4、高斯-拉普拉斯算子特征量 
• Laplacian of Gaussian (LoG),共158个 
• 先用高斯函数对图像进行平滑降噪,然后用拉普拉斯算子进行梯度运算,提取变换 后的图像特征值
5、小波变换特征量
• Wavelet Transform, 共632个 
• 将图像信号分解成一系列小波函数的叠加,主要用于图像不同频域信息的特征提取
6、平方根滤波特征量
• Square root filter, 共79个 
• 将图像进行平方根滤波后计算其一阶统计量和纹理特征量 
7、对数滤波特征量
• Logarithm filter, 共79个 
• 将图像进行对数滤波后计算其一阶统计量和纹理特征量

特征值分析:降低数据维度的方法

1、重测信度分析
• test-retest reliability 
• 用来测试特征值的稳定性和一致性 
• 对同一组被试进行两次测量,然后得到结果的相关系数,相关程度高,
  表示前后测量一致性高,稳定性好 
2、主成分分析
• Principal Component Analysis (PCA) analysis 
• 通过正交变换,将可能存在的相关性变量转换为线性不相关变量,
  转换后的这 组变量叫做主成分 
• 根据累计贡献率的大小提取前几个最大的主成分,既保留了原始的大部分信息,
  又达到降维的目的 
3、相关性分析
• Correlation analysis 
• 对变量的相关性进行分析,从而衡量变量之间的相关程度
• 保留相关性较弱的变量 
4、聚类分析
• Clustering analysis 
• 将变量按照相似程度划分类型,使得同类变量之间的相似性比其他的更强





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