===============課程目錄===============
(1)\人工智能與影像組學課件；目錄中文件數:16個
├─01-1緒論 – dxy-edit.pdf
├─01-2 人工智能在醫學領域的應用 – dxy-edit.pdf
├─02-1 醫療大數據與人工智能 – dxy.pdf
├─02-2 python與人工智能 – dxy.pdf
├─02-3 Python人工智能學習路線 – dxy.pdf
├─03-1 檢查自動判定 – dxy .pdf
├─03-2 預后智能預測 – dxy.pdf
├─03-3 無監督文獻解讀 – dxy.pdf
├─03-4 無監督文獻解讀 – dxy.pdf
├─04-1 影像組學概述-dxy.pdf
├─04-1 影像組學概述-.pdf
├─04-2 影像組學流程-dxy.pdf
├─04-3 影像組學文章講解.pdf
├─04-4 影像基因文章講解.pdf
├─04-5 人工智能影像組學課題思路-dxy.pdf
├─文獻+代碼.zip
(2)\第一章 人工智能與影像組學在臨床研究中的應用；目錄中文件數:4個
├─2. 人工智能、影像組學在醫學研究領域的應用實例.mp4
├─【答疑加餐】影像特征提取的其他解決方案與建議.mp4
├─【試聽】 人工智能與影像組學是什么？在臨床研究中有哪些應用？.mp4
├─【試聽】機器學習臨床 SCI 思路解讀.mp4
(3)\第三章 課題設計文獻思路：有監督學習與無監督學習？；目錄中文件數:4個
├─1. 有監督學習文獻設計（一）：檢查結果智能判定文章怎么做？.mp4
├─2. 有監督學習文獻設計（二）：疾病預后智能預測文章怎么做？.mp4
├─3. 無監督學習的機器學習 SCI 解讀（一）.mp4
├─4. 無監督學習文獻解讀（二）.mp4
(4)\第二章 輕松入門機器學習，搞定人工智能基礎；目錄中文件數:6個
├─1. 理論基礎：如何做人工智能機器學習研究？.mp4
├─2. 工具基礎：輕松入門 Python 與 Python 安裝.mp4
├─3. 有監督學習實操：用 Python 做機器學習代碼演示.mp4
├─4. 數據處理基礎：數據預處理（特征工程）和數據降維.mp4
├─5. 無監督學習實操： 用 Python 做特征工程與數據降維代碼演示.mp4
├─6. 新手學習推薦：如何輕松入門 Python與人工智能研究.mp4
(5)\第四章 實操：如何做影像組學文章？；目錄中文件數:7個
├─1. 輕松入門影像組學，認識影像組學特征.mp4
├─2. 影像組學第一步：ROI 提取.mp4
├─3. 影像組學第二步：特征提取（一）.mp4
├─4. 影像組學進階：特征提取（二）.mp4
├─5. 影像組學 SCI 文獻深度解讀.mp4
├─6. 影像基因組學 SCI 文獻解讀.mp4
├─7. 實踐建議：如何做好自己的影像組學與人工智能課題設計？.mp4
