在众多的人工智能交叉领域中，AI+医疗是一个热度不断提升的方向。在《医疗大数据和人工智能产业报告》中显示，医学影像AI技术已经走到行业最前端。
很多同学在人工智能，尤其是计算机视觉方面有一定的知识储备与经验，不过由于缺少医疗行业的背景知识，在AI+医疗这个交叉领域就有些力不从心。
这种人工智能交叉领域的学习，如果单纯依靠自学，同学们不仅需要花费大量精力入门交叉学科的专业知识，而且还面临着如何正确地将人工智能加以应用。
针对所有想进入AI+医疗行业，特别是医学图像领域的同学，我带来了一个医学图像智能分析系列课——3名医学图像大神打造3节课程，现在只需0.01元就可以全部解锁学习！
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系列课程包含2节录播课与1节9月15日20:00直播课。学习完2节录播课后，同学们对医学图像有任何问题，都可以在直播课上向老师提问请教。同时，直播课支持回看，即使有事错过也无需担心。
《医学图像系列课》课程大纲
《医学图像分割》—医学图像入门
-AI在医学辅助中的应用
-医学图像与自然图像的区别
-医学图像实验分析（斯坦福大学医学中心）
一节课带你了解医学图像的特征与实际应用
《医学图像分割前沿》—经典网络与前沿案例
-常见分类
-常见数据集
-医学图像分割经典网络
-前沿领域落地案例
详解医学图像分割经典网络与前沿案例
《医学影像智能分析进展与前沿》—9月15日直播
-数据高效医学图像分析
-泛化性能与数据孤岛的解决
-多模态学习与基础模型
港大博士，干货直播！
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我在研究医学影像的过程中，整理了一些我读过的优秀论文，还有一些把深度学习技术应用到医学领域的好用工具。这里面有3D Unet模型、PyTorch框架、3D卷积神经网络、医学成像交互工具包等。
为了方便大家学习，我整理了一个医学影像分析资料包，今天免费分享给各位小伙伴！
27篇医学影像分析顶会论文
医学影像深度学习工具箱
医学中的深度学习电子书
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