4.4
Sterne
31 Bewertungen

Chung-Fu Chang +1 weiterer Dozent

von

Artificial Intelligence for Breast Cancer Detection

Johns Hopkins University

Über diesen Kurs

4.421 kürzliche Aufrufe

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. 
The course is designed for students who are interested in the career of product development using artificial intelligence and would like to know how AI can be applied to mammography.  The course content is focused on the AI processing paradigm along with the domain knowledge of breast imaging.  

This course approach is unique, providing students a broad perspective of AI, rather than homing in on a particular implementation method.  Students who complete this course will not only leverage the knowledge into an entry level job in the field of artificial intelligence but also perform well on projects because their thorough understanding of the AI processing paradigm.

Flexible Fristen

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100 % online

Beginnen Sie sofort und lernen Sie in Ihrem eigenen Tempo.

Stufe „Mittel“

Prior courses of object classification and signal processing are recommended, but not required.

Ca. 15 Stunden zum Abschließen

Englisch

Untertitel: Englisch

Was Sie lernen werden

Breast Imaging; AI Processing Paradigm; Performance Assessment Metrics

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Stufe „Mittel“

Prior courses of object classification and signal processing are recommended, but not required.

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Dozenten

Dozentenbewertung

4,64/5 (17 Bewertungen)

Chung-Fu Chang

Adjunct Faculty

Whiting School of Engineering

1.298 Lernende

1 Kurse

Emily Ambinder

Assistant Professor

Johns Hopkins Medicine Department of Radiology and Radiological Science

1.298 Lernende

1 Kurse

von

Johns Hopkins University

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.

Lehrplan - Was Sie in diesem Kurs lernen werden

Woche

Woche 1

3 Stunden zum Abschließen

Introduction to Breast Cancer and Breast Imaging

In module 1, you will be introduced to breast cancer epidemiology and approaches to breast cancer imaging.

3 Stunden zum Abschließen

5 Videos (Gesamt 25 min), 2 Lektüren, 4 Quiz

Woche

Woche 2

4 Stunden zum Abschließen

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

4 Stunden zum Abschließen

4 Videos (Gesamt 37 min)

Woche

Woche 3

3 Stunden zum Abschließen

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.

3 Stunden zum Abschließen

4 Videos (Gesamt 14 min), 6 Lektüren, 4 Quiz

4 Videos

Typically Benign Calcifications3m

Suspicious Calcifications3m

Benign Appearing Masses3m

Suspicious Appearing Masses2m

6 Lektüren

Benign Calcifications Reading10m

Calcification Video 1m

Ductal Carcinoma In Situ10m

Finish Calcification Video 1m

Benign Breast Tumours10m

Breast Cancer Reading10m

4 praktische Übungen

Benign Calcifications30m

Suspicious Calcifications30m

Benign Masses30m

Suspicious Masses30m

Woche

Woche 4

4 Stunden zum Abschließen

AI Applications to Breast Cancer Detection

In this module, we will explore two major AI approaches which are applicable to the breast cancer detection.

4 Stunden zum Abschließen

4 Videos (Gesamt 44 min), 1 Lektüre, 4 Quiz

Bewertungen

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Top-Bewertungen von ARTIFICIAL INTELLIGENCE FOR BREAST CANCER DETECTION

von HP3. Okt. 2021

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.

von CD24. Feb. 2022

Clear explanations

Great testing and feedback

I loved this course.

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Häufig gestellte Fragen

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