深度学习Python临床医学领域中的应用
随着人工智能技术AI日新月异的发展，深度学习Deep Learning算法实现越来越多的应用于临床医学。深度学习建立模拟人脑进行分析学习的神经网络，模仿人脑的机制来解释数据，例如图像、影像、声音和文本。无论是疾病模型预测、肿瘤大数据挖掘、预后分析模型、基因序列分析、医学影像诊断、流行病控制、新药研发、智能医疗，还是在提高医疗效率、降低医疗成本、提升医疗质量等方面，都有着广泛的应用前景。
由于现实中临床医生科研压力大，一方面要做自己的研究出成果，另一方面还要学习大量的科研文献掌握新的科研工具，真的难以兼顾。并且，深度学习模型算法众多，结构繁杂，使得许多临床医生入门较为困难。如何快速入门并掌握深度学习Deep Learning相关技术，了解各种流行的深度学习模型并挑选适合数据特征的模型是进行临床科研工作研究的关键。
课程目标：
1，通过学习深度学习Deep Learning课程，学员能够有效提高自身的人工智能技能，使其在临床科研中更具竞争力。包括从理论到实践的全面指导，如何利用Python技术进行应用开发、模型训练、智能诊断平台，让学员学以致用。
2，通过通俗易懂的临床实操案例，帮助学员们快速了解深度学习Deep Learning算法的基本原理和应用场景，帮助学员选择最适合的算法模型。
3，此次培训课程深入浅出，将复杂的技术概念和应用案例进行了生动的讲解和实操演练，让学员对深度学习Deep Learning有了更深入的理解和掌握。
4，为每位学员统一配置数据标注、格式转化、训练模型（病灶识别、病灶位置、病灶分割）的代码练习，以方便零基础学员迅速进入实验验证。
主讲专家：
来自中国科学院、北京大学、清华大学、上海交通大学、四川大学等高校主讲老师，主要研究领域为深度学习、计算机视觉、知识图谱、生物信息学等领域。近三年发表科研论文50余篇，主持北京市自然科学基金等科研项目10项，开发信息化软件30余项，主编或参与编写多部著作，参与多家三甲医院临床生物信息学的研究合作，科研及授课经验很丰富。
参加对象：
全国三甲医院、医学研究所及高校从事临床医学、生物医学研究的临床医生、副主任医师、主任医师及临床医学博士、硕士研究生；
肿瘤科、神经科、乳腺科、肝胆科、骨科、胃肠外科、血液科、皮肤科、肾内科、免疫科、妇产科、生殖科、心外科、神经内科、感染科、医技科等课题经费不足，无法进行大规模实验，但需要发表SCI论文的相关研究人员；
临床应用：
深度学习Deep Learning可以应用于医学影像分析、图像处理、病例分析、医学影像检索和图像辅助分析等领域，帮助医生快速、准确地进行诊断,提高诊断效率和诊断准确度。
深度学习Deep Learning可以帮助医生快速准确地诊断肝癌、肺癌等疾病。同时，深度学习技术还可以应用于肺气肿、糖尿病等疾病的诊断和预测等领域。
深度学习Deep Learning可以用于基因组结构和功能分析，例如突变筛查和药物靶标预测。
深度学习Deep Learning可以通过对大量患者数据的学习，可以建立一个疾病模型，用于对新的患者进行诊断，帮助医生制定个性化治疗方案，提高治疗效果和患者的生活质量。
深度学习Deep Learning可以帮助医生快速准确地诊断肝癌、肺癌等疾病。同时，深度学习技术还可以应用于肺气肿、糖尿病等疾病的诊断和预测等领域。
深度学习Deep Learning在基因数据分析领域的应用也越来越广泛。目前主要应用于基因数据预测、基因数据挖掘和基因数据分类等领域
深度学习Deep Learning可以通过对基因数据和医疗数据的分析，实现早期癌症的诊断和治疗，提高治疗效果和减少患者的治疗成本。
深度学习Deep Learning可以做上消化道疾病自动分类与病灶分割的研究和食管癌病理图像处理的研究。
深度学习Deep Learning可以帮助研究人员发现新的基因和基因突变，推动基因数据分析的发展，在疾病诊断辅助决策中的应用提供有效解决方案。
课程大纲
一、深度学习Deep Learning在生物医学中的应用基础知识
1.深度学习基本概念介绍
2.深度学习全连接神经网络、卷积神经网络、循环神经网络介绍
3.深度学习框架PyTorch使用
4.ROC曲线及相关模型评估指标
5.生存分析基本概念介绍（生存曲线）
6.预后模型介绍（单因素，多因素cox回归，lasso回归）
7.Python语言基础
8.NumPy、Pandas、scikit-learn等库的使用
9.可视化工具:matplotlib、seaborn
10.常见的深度学习模型：FCN、CNN、RNN、GAN
11.深度学习的训练和评估
12.迁移学习和预训练模型
二、深度学习Deep Learning在医学图像分析中的应用实战
1.医学图像数据
1.1.常见医学图像数据
1.2.医学图像格式：DICOM、Analyze、NIfTI、Minc、JPEG
1.3.数据标注：软件3D Slicer和ITK-SNAP用法
1.4.超声图像转为断层图像算法介绍
2.医学图像处理基础（基于OpenCV、PIL等）
2.1.插值、重采样、信号强度直方图分析与均衡化
2.2.数据归一化、连通域分析、形态学方法
2.3.数据增强
3.图像分类
3.1.损失函数 3.2.交叉熵损失 3.3.KL散度
3.4.评价指标：混淆矩阵、诊断性实验常用的评价指标、衡量模型性能的评价指标
3.5.实战：基于颅内CT影像的脑出血分类检测
4.语义分割
4.1.损失函数：Dice损失、Tversky损失、Boundary损失、混合损失
4.2.评价指标：IoU、Dice系数、Hausdorff
4.3.其他统计方法：patient-level、data-level
4.4.经典分割模型：UNet网络、UNet变形、其他分割网络
临床案例实战：
1.基于MRI影像的脑肿瘤分割
2.肝脏分割；
3.皮肤癌良恶性分类；
4.眼部疾病诊断；
三、深度学习Deep Learning在疾病诊断与治疗中应用实战
1.数据分析
1.1.数据质量校验
1.2.数据分布与趋势探查
2.数据清洗
2.1.数据融合、数据筛选、缺失值处理、数据矫正
2.2.结局变量提取、one-hot编码、数据合并
3.特征工程
3.1.RFE-SVM特征筛选、聚类算法、PCA、UMAP、岭回归与Lasso回归等
3.2.特征重要性：基于SHAP/eli5/LIME的模型可解释性分析等、自动化降维方法等
4.模型构建与评估
4.1.模型构建、超参数搜索运用
4.2.模型评估指标：Accuracy、Precision、F1 Score、ROC Curve、AUC、MSE、R-Squared等
4.3.集成学习与非集成学习模型构建与对比分析：Bagging、Boosting、HistGradientBoosting、CatBoost、XGBRF、XGBRF、LGBMC、DecisionTree、RandomForest、Logistic、SVC、MultiomialNB、BernoulliNB、GaussianNB、KNN等
5.机器学习生存模型框架实战
5.1.生存框架完整分析流程
5.2.模型性能评价、生存模型比较的AUC折线图表述、IBF折线图模型比较、特征选择、线性生存回归模型等
5.3.生存分析：KM分析、Log-Rank分析、COX分析等
5.4.深度学习生存框架分析
6.数据分析
6.1.类别比较图表、数据关系图表、数据分布图表
6.2.特征分析图、相关性分析
6.3.假设检验
临床案例实战：
1.融合乳腺癌生信数据、临床数据的生存预测（生存分析）
2.前列腺癌良恶性预测（分类问题）
3.糖尿病遗传风险预测（回归问题）
4.肺癌良恶性预测（分类问题）
5.低出生体重婴儿的影响因素分析（分类问题）
6.骨髓移植对比血液移植治疗白血病的疗效预测分析（分类问题）
7.透明细胞癌生存分析预测（COX回归
8.肺癌患者生存分析
四、深度学习Deep Learning在基因组学、多组学的应用实战
1.深度学习在基因组学的应用
1.1.CNN在基因组分析中的应用
1.2.RNN在基因组分析中的应用
2.基于机器学习的基因结构预测
2.1.RNA预测
2.2.L CircRNA预测
2.3.LinearRNA预测
2.4.DNA预测
2.5.甲基化预测
2.6.蛋白预测预测
2.7.RBPs预测
3.深度学习在多组学的应用
3.1.多组学基础知识：基因组、转录组、蛋白质组、代谢组
3.2.基于不同组学来源的数据深度学习预测算法构建与评估
临床案例实战：
1.细胞亚型聚类分析
2.多组学胃癌分析
3.肿瘤疾病关键基因筛选、代谢物及代谢通路等确定分析
4.药物代谢物分子生成深度学习预测
5.肺部肿瘤疾病关联miRNA预测方法；
6.结肠直肠肿瘤疾病关联miRNA预测方法;
7.多组学精神障碍人群分析；
8.胃癌的多组学机器学习分析；
9.肺癌临床数据+生信数据临床预测。
五、深度学习Deep Learning临床预测模型构建临床案例
1.融合乳腺癌生信数据、临床数据的生存预测（生存分析）
2.前列腺癌良恶性预测（分类问题）
3.糖尿病遗传风险预测（回归问题）
4.肺癌良恶性预测（分类问题）
6.低出生体重婴儿的影响因素分析（分类问题）
7.骨髓移植对比血液移植治疗白血病的疗效预测分析（分类问题）
8.透明细胞癌生存分析预测（COX回归）
六、辅助课程
1.学后交流、微信群、QQ群建立；
2.咨询、合作。
3.专业技术团队深入探讨。
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