MATLAB医学图像处理与深度学习技术会议已截止报名
推荐参加：2025（第七届）世界细胞治疗与再生医学大会暨展览会

会议时间： 2018-08-02 08:00至 2018-08-05 18:00结束

会议地点：北京冠京饭店北京市丰台区丰北路甲79号周边酒店预订

会议规模：30人

主办单位：郑州晟智科信企业管理咨询有限公司

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会议通知
会议内容主办方介绍

MATLAB医学图像处理与深度学习技术会议宣传图

各事业单位：

随着科技的进步, 多学科的交叉和融合已成为现代科学发展的突出特色和重要途径。伴随着计算机关技术的迅速发展以及图形图像技术的日渐成熟,医学图像处理技术对医学科研及临床实践的作用和影响日益增大, 使临床医学对人体内部病变部位的观察更直接、更清晰, 确认率也更高。因此, 医学图像处理技术一直受到国内外有关专家的高度重视；

Matlab应用较为简单,用大家非常熟悉的数学表达式来表达问题和求解方法。它把计算、图示和编程集成到一个环境中,用起来非常方便。为科学研究、工程设计以及必须进行有效数值计算的众多科学领域提供了一种全面的解决方案。同时Matlab 强大的绘图功能, 简单的命令形式, 也使其越来越受到国内外科技人员的青睐, 得到越来越广泛的应用。为了满足广大研究人员、研究生和临床医师的需要，郑州晟智科信教育培训中心特举办《MATLAB医学图像处理与深度学习》技术会议。详情通知如下：

一、时间地点：

2018年 8 月 2 日--- 8 月 5 日北京

（时间安排：第一天报到，授课三天）

二、课程安排：

lMATLAB编程

lMATLAB数据管理

MATLAB绘图与科学计算可视化

l描述性统计量和统计图

参数估计与假设检验

机器学习与数据挖掘

医学图像处理

三、授课方式:

1、上机操作； 2、专题小组研讨与案例讲解分析结合； 3、答疑解惑、分享经验；

（课后建立学习群，在线答疑解惑，确保学员达到即学即用的效果！）

四、主讲专家：

主讲专家来自著名高校及科研机构。副教授，资深MATLAB培训师，MATLAB技术论坛创始人之一，十多年MATLAB编程经验，长期从事MATLAB相关课程的教学与培训。精通MATLAB、SAS、R语言等软件，擅长多种软件协同作战，有着扎实的理论基础和丰富的实战经验。

五、报名费用：

六、颁发证书：

参加学习的学员可以获得：《医学影像工程师》证书。此证书可作为个人学习和知识更新、专业技能提升、单位人才聘用的参考依据。

郑州晟智科信企业管理咨询有限公司

郑州晟智科信企业管理咨询有限公司是一家以企事业专业技术，高端管理咨询培训机构；我单位长期与国家部委、行业协会及各大高校权威机构合作组织环保、水利、化工等行业的培训工作。项目成熟有庞大的客户资源，易出单！工作环境优美，晋升空间大。郑州晟智科信现立足中原，以人为本，人性化的管理。如果你渴望一份高薪的收入、期待良好的发展空间、并不畏挑战，那我们欢迎你的加入！

会议日程（最终日程以会议现场为准）

课程大纲

主题	课程	培训内容
一、 MATLAB编程基础	第1讲 MATLAB数组运算第2讲 MATLAB程序设计	（1）变量的定义与赋值，数组运算（2）MATLAB语言的流程结构（3）编写脚本文件与函数文件（4）程序调试（5）匿名函数、子函数与嵌套函数（6）现场练习与答疑
二、MATLAB数据管理	第3讲管理工作空间数据第4讲读写数据文件第5讲数据预处理	（1）保存工作空间数据（2）读取TXT文件数据（3）读写Excel文件数据（4）读写语音信号数据（5）读写图像数据（6）读取网络数据（7）合并数据集（8）数据的平滑处理（9）数据的标准化变换（10）数据的归一化变换（11）现场练习与答疑
三、MATLAB绘图与科学计算可视化	第6讲 MATLAB绘图第7讲交互式编辑图形第8讲图形的打印与输出第9讲动画制作第10讲图形用户界面（GUI）设计	（1）句柄式图形对象（2）获取图形对象属性名称和属性值（3）设置图形对象属性值（4）MATLAB二维和三维绘图函数（5）常见二维图形（散点图、线形图、条形图、面积图、饼图、误差条图、直方图、对数坐标图和半对数坐标图、多轴图、极坐标图、帕累托图、火柴杆图、阶梯图、玫瑰花图、函数的图形）（6）绘制子图以及多个坐标系的联动（7）二维图形修饰和添加注释（添加标题、坐标轴标签、文本注释对象、图例、线条和箭头，设置坐标轴相关属性）（8）绘制三维线图（9）绘制三维网目图和三维面图（10）三维图形的场景效果（颜色、染色方式、透明度、镂空、灯光、光照效果、视点位置）设置（11）交互式编辑图形（图形对象的选取、剪切、复制、粘帖、平移、缩放和旋转）（12）绘图代码自动生成（13）把图形复制到剪贴板（14）把图形导出到文件（15）打印图形（16）制作多种形式动画（17）利用GUIDE界面开发工具制作界面（18）现场练习与答疑
四、基本统计技术	第11讲描述性统计量和统计图第12讲参数估计与假设检验	（1）描述性统计量（2）分组统计（3）频数与频率分布表（4）统计图（5）参数估计（6）假设检验（7）现场练习与答疑
五、机器学习与数据挖掘	第13讲 MATLAB数据拟合第14讲 MATLAB聚类问题求解第15讲 MATLAB模式识别与分类问题求解第16讲 MATLAB深度学习	（1）插值拟合（2）回归分析（3）基于人工神经网络的数据拟合（4）系统聚类（5）K均值聚类（6）模糊C均值聚类（7）基于人工神经网络的聚类分析（8）距离判别（9）贝叶斯判别（10）Fisher判别（11）基于人工神经网络的模式识别（12）基于支持向量机的模式识别（13）深度学习基础（14）深度卷积神经网络（15）迁移学习（16）现场练习与答疑
六、图像处理	第17讲医学图像处理	（1）图像数据的读取与显示（2）几何变换与图像配准（3）图像增强（4）图像分割与区域分析（5）图像模式识别（6）深度学习在肺癌识别与预测中的应用（7）现场练习与答疑
七、辅助教程	（1）分组讨论（2）关键问题解析（3）学后交流