编程语言:
Python:在生物医学工程中很常用,用于数据分析、图像处理、机器学习等。
MATLAB:广泛用于科学计算和数据可视化,适合进行仿真和建模。
R:专门用于统计分析和数据可视化,对于实验数据分析很有用。
数据分析和处理:
学习如何使用Python或R进行数据分析,包括统计分析、机器学习算法等。
数据库知识:了解数据库的基本概念和SQL语言,可以帮助你处理大规模数据和进行数据管理。
图像处理和计算机视觉:
学习使用Python和MATLAB等工具进行图像处理,特别是在医学影像方面的应用。
计算机视觉基础:了解基本的计算机视觉原理和图像分析技术。
机器学习和人工智能:
了解机器学习的基本原理和常见算法,例如回归、分类、聚类等。
学习如何使用机器学习工具库,如Scikit-Learn(Python)、TensorFlow、PyTorch等。
医学信息技术:
了解医学信息系统(HIS)、医学影像处理系统(PACS)等医学信息技术基础知识。
学习医学数据的标准化和隐私安全等相关知识。
软件工程和项目管理:
掌握软件开发流程、版本控制系统(如Git)、代码规范等软件工程基础知识。
了解项目管理的基本原理和工具,例如使用JIRA进行项目管理。
参与开发一种融合了医学人工智能技术的肺功能检测仪器,以提升肺部健康监测的精准性和效率。这项研发旨在整合先进的医学人工智能技术与肺功能检测设备,以推动肺部健康监测领域的科技创新。通过结合前沿的人工智能算法和医学工程原理,致力于打造一种高度智能化的肺功能检测仪器,为医疗保健领域带来更精确、更可靠的诊断和监测手段。