Después de hacer estos cursos, me siento seguro creando visualizaciones y cuadros de mando profesionales
Shoebur RahmanEspecialista en adquisiciones, Giz Bangladesh
Descripción del curso
El campo de la imagen biomédica ha crecido enormemente en los últimos años, pero para quien empieza, ¡hasta cargar los datos puede ser un reto! En este curso introductorio, aprenderás los fundamentos del análisis de imágenes con NumPy, SciPy y Matplotlib. Recorrerás un TAC de cuerpo completo, segmentarás una serie temporal de RM cardiaca y determinarás si la enfermedad de Alzheimer cambia la estructura del cerebro. Aunque nunca hayas trabajado con imágenes, terminarás el curso con un conjunto de herramientas sólido para entrar en este campo tan dinámico.
Requisitos previos
Programa de formación
Contenido del curso
1
Exploración
¡Prepárate para conquistar la enésima dimensión! Para empezar el curso, aprenderás a cargar, construir y navegar por imágenes N-dimensionales usando una imagen de TAC del tórax humano. También aprovecharás el útil paquete ImageIO y afinarás tus habilidades con NumPy y matplotlib.
2
Máscaras y filtros
Lleva el procesamiento de imágenes al máximo transformando radiografías. Aprenderás a aprovechar los patrones de intensidad para seleccionar subregiones de un array y utilizarás filtros de convolución para detectar características interesantes. También usarás el módulo ndimage de SciPy, que contiene un verdadero tesoro de herramientas de procesamiento de imágenes.
3
Medición
En este capítulo llegarás al corazón del análisis de imágenes: la medición de objetos. Usando una serie temporal cardiaca 4D, determinarás si un paciente probablemente tiene una enfermedad cardíaca. Por el camino, aprenderás los fundamentos de la segmentación de imágenes, el etiquetado de objetos y la medición morfológica.
4
Comparación de imágenes
En el capítulo final, tendrás que usar tu cerebro... ¡y el de cientos de personas más! A partir de más de 400 imágenes de RM de acceso abierto, aprenderás lo básico sobre registro, remuestreo y comparación de imágenes. Luego, utilizarás las mediciones extraídas para evaluar el efecto de la enfermedad de Alzheimer en la estructura cerebral.
Análisis de imágenes biomédicas en Python
Curso
completado
