ChatGPT论文润色+影像组学工具，零基础量产SCI：影像组学人工智能应用培训班​

热烈祝贺又一位同学见刊：深度学习放射组学可以预测早期乳腺癌的腋窝淋巴结状态​

（一键解决论文产出）影像组学人工智能应用培训班:ChatGPT论文润色+影像组学平台​

定制化实操内训

一、确保做完目前科研任务，产出SCI论文等成果

二、熟练柳叶刀，ER,自然等顶刊发文套路

三、自己场景数据+技术升级，掌握生境分析，超分重建，深度学习等技术实操流程

四、构建服务器，团队成员进行分工

科研路径规划

01

超分重建

使原始数据更加清晰，一般会有更好的结果。

生境分析

研究瘤内肿瘤生存微环境，涉及局部特征提取以及生境无监督聚类

瘤内瘤周

研究瘤周区域

2D迁移学习

包括组学与深度学习以及深度学习模型对比 +

3D深度学习

包括组学与深度学习以及3D深度学习模型对比

2.5D深度迁移学习

包括组学与深度学习以及深度学习模型对比；深度学习可以对比2D与2.5D融合效果。融合算法使用MIL（多实例学习）

ROI区域的自动识别

2D or 3D roi区域自动识别，故事上比较好。可以考虑不同分割模型对比。

端到端模型

一个模型解决最终的问题，表现形式为xxxNet。