图像分析专业主要学习以下内容：

计算机视觉：

涉及从图像或多维数据中提取有意义的信息和特征，以及使用这些信息进行识别、分类、检测、跟踪和定位等任务。

模式识别：

研究如何让计算机系统通过数据模式进行学习和识别。

机器学习：

特别是深度学习，它在图像识别和分析中扮演着越来越重要的角色。

图像处理：

包括图像的数字化、编码、增强、复原、分割和分析等。

计算机图形学：

虽然更侧重于图像的生成和编辑，但也与图像分析紧密相关。

人工智能：

这是一个广泛的领域，包括机器学习、深度学习等，它们都是图像分析的重要组成部分。

数学建模：

通过对医学图像和疾病特征进行数学建模，以揭示其内在规律和联系。

算法设计：

针对不同问题设计相应的算法，以实现图像处理和分析的目的。

实验验证：

通过大量实验数据对算法进行验证和优化。

临床应用：

将研究成果应用于实际临床诊断和治疗中，以验证其有效性和实用性。

此外，图像分析专业的学生还会学习如何设计和实现算法来解决图像和视频分析中的问题，并掌握相关的编程和数学工具。这个领域在医学诊断、安全监控、自动驾驶、机器人技术等多个行业中都有广泛的应用。

建议学生根据自身兴趣和职业规划，选择相应的课程和方向进行深入学习。例如，对医学影像分析感兴趣的学生可以选择医学影像学、影像诊断学等相关课程。