The objective of this course is to provide students the knowledge of artificial intelligence processing approaches to breast cancer detection. Students will take quizzes and participate in discussion sessions to reinforce critical concepts conveyed in the modules. Reading assignments, including journal papers to understand the topics in the modules, will be provided.
Artificial Intelligence for Breast Cancer Detection
约翰霍普金斯大学課程信息
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可靈活調整截止日期
根據您的日程表重置截止日期。
可分享的證書
完成後獲得證書
100% 在線
立即開始，按照自己的計劃學習。
中級
Prior courses of object classification and signal processing are recommended, but not required.
完成時間大約為15 小時
英語（English）
字幕：英語（English）
您將學到的內容有
Breast Imaging; AI Processing Paradigm; Performance Assessment Metrics
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提供方
约翰霍普金斯大学
The mission of The Johns Hopkins University is to educate its students and cultivate their capacity for life-long learning, to foster independent and original research, and to bring the benefits of discovery to the world.
授課大綱 - 您將從這門課程中學到什麼
完成時間為 3 小時
Introduction to Breast Cancer and Breast Imaging
In module 1, you will be introduced to breast cancer epidemiology and approaches to breast cancer imaging.
完成時間為 3 小時
5 個視頻 （總計 25 分鐘）, 2 個閱讀材料, 4 個測驗
完成時間為 4 小時
Introduction of Artificial Intelligence
In Module 2, we will introduce the history of AI and the key elements and approaches. We will also define the assessment methods of AI classification performance
完成時間為 4 小時
4 個視頻 （總計 37 分鐘）
完成時間為 3 小時
Mammographic Abnormalities
In this module, we will review common abnormalities identified on breast imaging in order to pave the way to thinking about using AI in detection.
完成時間為 3 小時
4 個視頻 （總計 14 分鐘）, 6 個閱讀材料, 4 個測驗
完成時間為 4 小時
AI Applications to Breast Cancer Detection
In this module, we will explore two major AI approaches which are applicable to the breast cancer detection.
完成時間為 4 小時
4 個視頻 （總計 44 分鐘）, 1 個閱讀材料, 4 個測驗
審閱
- 5 stars73.33%
- 4 stars10%
- 3 stars10%
- 1 star6.66%
來自ARTIFICIAL INTELLIGENCE FOR BREAST CANCER DETECTION的熱門評論
由 HP 提供2021年10月3日
The session was indeed informative and as best as it could've been. I am glad to be a participant and look forward to learn.
由 CD 提供2022年2月24日
Clear explanations Great testing and feedback\n\nI loved this course.
常見問題
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