在醫院有部分老師的簡報特別簡單好懂，不使用過於花俏的視覺設計，簡單的圖文就能使觀眾印象深刻，此外，隱約都有種類似的風格，讓人一看就知道是同一個流派的簡報。
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【2021 最後梯次】11/6（六）醫學簡報與電子壁報工作坊
https://grsp2013.innovarad.tw/2020/09/bcchen.html
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在參加這次工作坊之前，我也曾接觸各種簡報設計課程、部落格或臉書社團，固然這些資源都有教導很多實用的技巧，但針對醫學簡報的課程卻相當罕見。
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尤其醫學簡報又有其特殊性，要能在做到簡潔的同時，又不失去資訊的完整性，文獻滿滿的表格、流程圖、治療指引，都很難化繁為簡。
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很多人認為，簡報做得好沒什麼了不起，針對這種想法的人，蔡校長直接在第一堂課用 case discussion 示範簡報能做到多專業。
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Ver A 表演的爛之誇張，讓我們都笑了出來，同時也感嘆自己是不是平常就是這樣報；再看到 ver B，才發現平常晨會報到讓人睡著的 case，原來也可以報得這麼精彩。
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事後，聽到校長分析兩種版本的關鍵差異，發現 ver B 除了簡潔有力，很多意想不到的細節，也都能看出對觀眾的體貼。
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🎯 課程特色
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我們將準備六個醫學簡報最重要的基礎項目，讓您練習，包括：
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#標題頁 如何在第一頁就正確的顯示自己的專業？
#治療過程 用時間軸表達診斷與治療經過
#醫學影像 如何正確處理影像，讓觀眾真正懂？
#生存曲線 從密密麻麻看不清楚，到大器呈現，瞬間被理解。
#流程圖 Study 收案、分組、end-point 如何呈現？
#結論結尾頁 專業結尾，給人專業上的信賴感，毫不馬虎。
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🎯 近期參加簡報工作坊的學員背景
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課後滿意度，全部都在 4.92 分以上，最高達 4.96 分。
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醫師以在醫院服務的主治醫師為大宗，佔 34%，住院醫師佔 26%，診所醫師佔 5％。
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醫療相關行業（醫學系學生、藥師、放射師、職能治療師、護理系副教授、護理師、藥廠代表）佔 30%。
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非醫療相關產業（研究生）佔 5%。
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👨🏫 講師陣容
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蔡依橙與蔡欣宇醫師，實際在國際舞台連續得獎，教學過程曾修改過 1400 份醫學簡報，類型涵蓋 case presentation、mortality conference、grand round、journal reading、invited speech、實證醫學競賽、品管圈……等，指導過內外婦兒獨立科等醫師、醫療人員與研究者，協助多位校友登上國際舞台，全方位解決您的需求！
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【2021 最後梯次】11/6（六）醫學簡報與電子壁報工作坊
https://grsp2013.innovarad.tw/event
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各項簡報會應用到的技巧，面面俱到，甚且是連怎麼樣報告，要怎麼設計內容才會報得好，受到長官老闆的青睞，這堂課全部一起教給你。
醫學影像 種類 在 Re: [請益] 想請問有關於醫學影像處理- 看板Soft_Job 的必吃
最新醫學影像處理的技術發展最重要的一點是影像的來源，即Modaltiy(造影設備)
台灣目前沒有任何一家公司在賣Modaltiy，所以大部分學術界玩的幾乎是演算法。
例如資工、醫工、醫資等科系有很多 "醫學影像處理實驗室"。絕大部分都是拿現有的
造影設備產生的影像來進行所謂影像後處理的工作。大多是要改善目前影像無法直接診斷
利用DIP的方式來找出 "亮點" 或是提高診斷的準確。這些都要從醫生那邊取得的需求。
如果你朝學術方向進行，頂多就是改善演算法套一種醫學影像然後去改善準確率。你可以
利用相同的方法去套用到其他種類的影像，只要改修改本身的演算法，針對影像的特徵
或物理組織在成像的特性，例如脂肪、水、骨頭對造影的結果有不同的數值，可以根據
這些物理特性轉換至數位影像pixeldata，根據造影的原理再來進行DIP
例如，算出器官的體積，並用不同顏色標出。如果學校老師偷懶的話他可以用同一款DIP
產生無數paper。例如:
使用XXX分析法對YY醫學影像分析 (改YY就好)，國內衝paper就是這樣玩的?
但這樣的做法有一個很嚴重的問題，就是一但別人發明了一個新的造影設備，使用新儀器
所產生的醫學影像可以解決過去需要影像後處理的問題。那麼問題就來了，長期研究這題
目的人怎麼辦? 這是一個困境。
我遇到的情形是，以前乳房攝影因為是平面，所以有些鈣片不能準確地知道它的形狀以及
實際分佈的情形。因為有可能鈣片會重疊在一起，你只能透過影像看到前面，看不到後面
因此就有一堆人在做這樣的研究，改善原始影像對於鈣片的診斷。因此paper滿天飛
但該死的某家廠商發明了一種叫3D乳房攝影，結果不用影像後處理就可解決上述的問題。
問題來了，你叫那些研究學者情何以堪? 可能他畢生的心血都在這裡。
那這些老師只能安慰子己說我努力培養學生，讓他們學習影像處理的技能而已。研究呢?
另一個案例是很久以前，因為要計算鈣片的數量以及大小要算，一顆乳房鈣化的地方可能
非常的多，要用影像後處理來做的確是有很大的空間可以玩。後來儀器商就跟大學共同
研究開發鈣片偵測演算法整合到儀器理面，造影完之後就可以直接算出結果，還給直接
出報告，最後這個報告還變成國際標準格式。
台灣沒有公司在做造影設備，所以我們台灣只能撿人家現有的產品來玩後處理。因此，
一個國家學術要夠強，背後必須要有對應的工業界支撐。不然只能撿人家剩下來的玩。
例如:德國、美國。這兩個國家的學術單位背後都有強大的工業在支撐。
台灣的老師也可以自我安慰說，我學生很聰明啊他可以推導複雜的數學，應用在DIP上面
所以也這證明我們很強。學術研究可以，但應用到工業界。抱歉，我不用你的公式可以
跟你做出一樣的結果。
: : 現在也在研讀一些DIP的算法 並且試著使用VC來實現
: : 之後也打算往這方向研究
: : 如果醫學影像真的還是沒發展 我念完研究所也是要到資訊業電子業
: : 我想請教的是
: : 如果是要進入一些有在作影像處理的公司
: : 我需要在研究所加強甚麼額外的能力?
考過筆試通過面試，這才是你的目標。多寫程式，熟悉幾項工具。Interview時能證明你
具有這方面的能力，可以將code放到例如:git，時間久了會慢慢累積經驗。
: : (研究所的修課我的大約想法是修演算法 影像處理 資料結構 DSP 一些編碼課程
: : 旁聽資工系的大學部課程
最基本要上影像處理、資料結構。演算法個人覺得是多寫程式遠比上課有用多，有的可以
靠自己上網學習或是透過openSource去看別人寫的code再對照理論，會比你從頭學快得多
大部分的東西例如編碼，已經有現成的library可以用，你了解原理就好。最重要的是
在你研究所時期能累積實戰的經驗，以及面對雇主時能好好地呈現你的作品
在學校學到這樣的理論後，出社會找工作，不完全是類似的工作。但你可以從學習的過
程中，提升你的程式能力。生醫影像處理只是影像處的一部分，套用到其他領域，
你學的理論一樣可以用得上。所以不要拘泥做生醫影像處理，畢業後的工作也要做這個
(在台灣幾乎是不可能，有的話也是call原廠的API, 做library的幾乎沒有)
: : 還有一些數學系的課程像是代數導論 學些硬體如單晶片8051
: : 我也不排斥延畢一年多學東西)
: : 因為大學部不是電資相關 所以我很用心想學
: : 其實在現在大三就已經在學程式 把機率 線性代數 信號與系統 傅利葉 學好(但是都自修
有時間就多修，因為你不曉得會不會有一天突然用到。
: 簡單來說要追回來至少要砸大錢砸十年才有機會跟國外平起平坐，
: 為什麼我這麼說呢？
: 那些資訊與醫學整合領域的人要訓練多久，
台灣醫學資訊工程的工業在台灣不外乎就是代理、改規格、拿原廠的API來玩。若在業界
找工作不如把自己的code能力加強，順利通過面試跟筆試。不然就頭洗下去繼續深造。
但未來找工作就......
: 這就是為什麼很多 paper 都是那幾個 lab 在發表，
: 因為他們是巨人啊！他們的前輩有長遠的眼光，
: 知道這個領域有前途，所以他們在這些領域累積了巨人，
: 讓他們的後繼者可以乘著巨人的肩膀，
: 不斷累積上去，
巨人背後有強大的工業在支撐。重點是巨人有還沒上市的新儀器。除非台灣廠商哪天突然
想開發醫療儀器。我個人認為超音波有機會，因為沒有所謂輻射管制，台灣做的門檻比較
低。中國已經一些實力不錯的廠商發展出超音波產品出來了。有了這些工業，台灣的學術
能力才會跟著提升，但前提是廠商要跟國外一樣，，在產品開發時期，就要讓大學進場了
: 台灣在這裡只是一個半路出家的角色，
: 需要花更多資源去投資這個領域，
: 但還不一定會回收，
: 你有興趣當工作建議你去了解 kitware 怎麼進去吧！
能用這些code對你找類似的工作有幫助，例如嘗試寫CMake，使用ITK, VTK到你的程式中
這些都是以未來找找工作本錢。
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◆ From: 2.241.152.58
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