교육과정 소개

교육과정

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★선행학습경험인정 교과목

연구윤리(Research Ethics)
- 연구윤리와 바람직한 연구 행동 규범을 학습하여 연구 부정행위를 예방하고 책임 있는 연구 역량을 기른다.
임상연구방법론(Methodology of Clinical Research)
- 임상연구방법론은 연구 설계, 자료 분석, 결과 해석을 이해하여 근거중심의학 실천을 위한 체계적 연구 역량을 기른다.
빅데이터 활용 보건통계(Health Statistics Using Big Data)
- 보건의료 데이터를 수집·분석하여 통계적 해석 능력과 보건정책 수립 및 의사결정에 필요한 실무적 데이터 활용 능력을 기른다.

여성 생애별 딥러닝 초음파 응용(Deep Learning-Based Ultrasound Applications across the Female Life Cycle)
- 여성 생애 주기별 질환 진단을 위해 초음파 영상과 AI·딥러닝 분석 기법을 융합하여 학습하고 응용한다.
의료영상 AI진단 주석 데이터 구축(Construction of Annotated Datasets for AI-Based Medical Image Diagnosis)
- 의료 영상 AI 진단 모델 개발을 위해 주석 데이터 구축, 라벨링, 품질관리, 표준화 및 학습용 데이터셋 설계 실무를 학습한다.
방사선의학과 종양병리학의 융합연구(Integrative Research in Radiological Medicine and Oncopathology)
- 방사선의학과 종양병리학을 융합하여 영상·병리 정보를 연계한 암 진단·치료·연구를 탐구하고 정밀의료 기반 연구 역량을 강화한다.

영상 데이터 처리 및 분석 방법론(Methodology of Medical Image Data Processing and Analysis)
- 의료영상 데이터를 AI 기반으로 처리·분석하기 위해 전처리, 특징 추출, 통계 해석 및 딥러닝 적용 기술을 실습 중심으로 학습한다.
AI 융합 초음파 실무(AI-Integrated Ultrasound Practice)
- AI 기반 초음파 영상 분석 기술과 임상 응용 능력 향상을 목표로 하여 초음파 영상의 자동 진단, 패턴 인식, 영상 품질 향상 등 최신 AI 융합 기술을 실무 중심으로 학습한다.
방사선안전관리 (Radiation Safety Management)
- 방사선 안전관리 책임자로서 필요한 핵심 이론과 실무 역량을 체계적으로 학습하기 위해, 방사선의 물리적 특성, 생물학적 영향, 법규, 방호, 피폭 관리 등 안전관리 전 과정을 포괄적으로 이해한다.

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