|
随着科学技术的不断发展,现代医学已越来越离不开医学图像的信息处理。医学图像在教学科研、临床诊断等方面有重要的作用。医影智能自主研发的医学图像处理教学系统，能够让医学院学生由浅入深学习到人工智能相关知识，并能够熟悉使用各种常用工具，以一站式实践教程的方式，突破教学过程中的交叉学科瓶颈，促进医学影像与人工智能交叉学科的快速发展。 山东医影智能科技有限公司专注于“互联网+医学影像”技术的研发，拥有强大的技术核心团队，自主研发医学影像虚拟仿真系统、影像云平台、医学图像处理教学系统等产品，拥有多项软件著作权，公司秉承多元开放的理念，为客户提供最优的医学影像智能化实验室解决方案。
医学图像处理教学系统包括医学图像数据认识、基本医学图像处理、进阶医学图像处理、高级医学图像处理四个模块。每个模块包括一定数量的实验，每个实验包括实验介绍、示例数据、示例程序、教程视频、工具下载等子模块。 医学图像数据认识包括医学图像格式转换和基本处理、常用医学图像软件介绍。 基本医学影像处理模块包括医学图像的灰度变换、医学图像的几何变化、医学图像变换域、医学图像计算、医学图像增强。 进阶医学图像处理模块包括医学图像分割、医学图像配准、医学图像融合、医学图像重建及可视化。 高级医学图像处理模块包括多模态医学图像处理、人工智能与医学图像、影像组学技术。 医学图像处理教学系统优势系统基于B/S架构 无需安装客户端，通过Web浏览器即可学习操作。 可实现多人同时访问的目的，交互性较强。 后期产品升级、更新、维护只需管理中心服务器即可。 基于教材 高于教材 根据教材的重点知识讲解，涵盖医学图像处理的多本教材。 学科交叉知识的高度融合，增加了人工智能等高级医学影像处理模块。
培养学生自学能力 让医学院学生由浅入深学习到人工智能相关知识，并能够熟悉使用各种常用工具，学生可脱离平台自主学习，培养自学能力。 层次化递进式学习，从认识医学图像数据到基本图像处理，再到进阶医学图像处理，最后到高级医学图像处理。 深度学习工具箱 医学图像处理教学系统提供Python和MATLAB等深度学习工具箱。 多种学习方案可供选择，还可根据需求定制开发新的功能模块。
代码示范功能 学生可以学习医学课题管理经验。 学生进入交叉学科领域的资源库，培养学生良好的代码书写规范。
医学图像处理教学系统实验融合科研思维，为医学院学生进入交叉学科提供良好的学习工具，对后期学生实验课题开展以及成果转化都发挥重大作用。 |
|
|
