ये कोर्स करने के बाद, मैं पेशेवर विज़ुअलाइज़ेशन और डैशबोर्ड बनाने में आत्मविश्वास महसूस करता हूँ
Shoebur Rahmanप्रोक्योरमेंट विशेषज्ञ, Giz Bangladesh
कोर्स विवरण
पिछले कुछ वर्षों में बायोमेडिकल इमेजिंग का क्षेत्र तेज़ी से बढ़ा है — लेकिन शुरुआती लोगों के लिए तो डेटा लोड करना भी चुनौती हो सकता है! इस शुरुआती कोर्स में, आप NumPy, SciPy, और Matplotlib का इस्तेमाल करके इमेज विश्लेषण की बुनियादी बातें सीखेंगे। आप पूरे शरीर की CT स्कैन में नेविगेट करेंगे, कार्डियक MRI टाइम सीरीज़ को सेगमेंट करेंगे, और जाँचेंगे कि क्या अल्ज़ाइमर रोग मस्तिष्क की संरचना को प्रभावित करता है। भले ही आपने पहले कभी इमेज के साथ काम न किया हो, कोर्स के अंत तक आपके पास इस गतिशील क्षेत्र में प्रवेश करने के लिए एक ठोस टूलकिट होगा।
पूर्वापेक्षाएँ
पाठ्यक्रम
कोर्स रूपरेखा
1
Exploration
Nth आयाम को जीतने के लिए तैयार हो जाइए! कोर्स की शुरुआत में, आप मानव छाती की CT इमेज का उपयोग करके N-आयामी इमेज को लोड करना, बनाना और उनमें नेविगेट करना सीखेंगे। आप उपयोगी ImageIO पैकेज का लाभ उठाएँगे और अपनी NumPy और matplotlib स्किल्स को और निखारेंगे।
2
Masks and Filters
एक्स-रे इमेज को रूपांतरित करके इमेज प्रोसेसिंग की बारीकी तक पहुँचिए। आप इंटेंसिटी पैटर्न का इस्तेमाल करके किसी ऐरे के उप-भाग चुनना सीखेंगे, और दिलचस्प फीचर्स को पहचानने के लिए कन्वोल्यूशनल फ़िल्टर्स का उपयोग करेंगे। आप SciPy के ndimage मॉड्यूल का भी इस्तेमाल करेंगे, जिसमें इमेज प्रोसेसिंग टूल्स का ख़ज़ाना है।
3
Measurement
इस अध्याय में, आप इमेज विश्लेषण के मूल में पहुँचेंगे: ऑब्जेक्ट मापन। 4D कार्डियक टाइम सीरीज़ का उपयोग करके, आप तय करेंगे कि किसी रोगी में हार्ट डिज़ीज़ की संभावना है या नहीं। इसी दौरान, आप इमेज सेगमेंटेशन, ऑब्जेक्ट लेबलिंग, और मॉर्फोलॉजिकल माप के मूल सिद्धांत सीखेंगे।
4
Image Comparison
अंतिम अध्याय के लिए, आपको अपने दिमाग़ का... और सैकड़ों औरों का भी उपयोग करना होगा! 400 से अधिक ओपन-एक्सेस MR इमेज से डेटा लेकर, आप रजिस्ट्रेशन, रिसैंपलिंग, और इमेज तुलना की बुनियाद सीखेंगे। फिर, आप निकाले गए मापों का उपयोग करके मस्तिष्क की संरचना पर Alzheimer's Disease के प्रभाव का आकलन करेंगे।
Python में बायोमेडिकल इमेज विश्लेषण
कोर्स
पूर्ण
